帝星风月兰宇时，MMLab@NTU博士生，导师为 Chen Change Loy。本科毕业于北京邮电大学，目前主要研究兴趣为基于神经渲染的 3D 生成模型、3D 重建与编辑。

　　尽管 3D 内容生成技术取得了显著进展，现有方法仍在输入格式、潜空间设计和输出表示上面临挑战。

　　在 ICLR 2025 中，来自南洋理工大学 S-Lab、上海 AI Lab、北京大学以及香港大学的研究者提出的基于 Flow Matching 技术的全新 3D 生成框架 GaussianAnything，针对现有问题引入了一种交互式的点云结构化潜空间，实现了可扩展的、高质量的 3D 生成，并支持几何-纹理解耦生成与可控编辑能力。

　　该方法在 Objaverse 数据集上进行了大规模训练，并在文本、图像、点云引导的 3D 生成任务中超越了现有的原生 3D 生成方法。

　　近年来，以可微渲染和生成模型为核心的神经渲染技术 (Neural Rendering) 取得了快速的进展，在新视角合成、3D 物体生成和编辑上取得了令人满意的效果。在统一图片/视频生成的 LDM 框架的基础上，近期关于原生 (native) 3D diffusion model 的研究也展现了更优的泛化性，更快的生成速度与更好的可编辑性。

　　为了解决上述问题，研究者提出基于 Flow Matching 的可控点云结构化隐空间 3D 生成模型 GaussianAnything，支持多模态可控的高效、高质量的 3D 资产生成。

　　在第二阶段，研究者在训练完成的 3D VAE space 上进行 Flow Matching 训练。在使用文本/单目图像作为输入条件时，他们均使用 Cross Attention 进行条件信息编码并送入 DiT 框架中进行训练。同时分为两个阶段单独学习几何 (稀疏点云) 和纹理 (点云结构的低维特征)。

　　具体而言，研究者首先训练一个稀疏点云上的 Flow Matching 模型：

　　考虑到 3D 内容创作更多采用图片作为参考，本文方法同样支持在给定单目图像条件下实现高质量 3D 生成。相比于多视图生成 + 重建的两阶段方法，本文方案在 3D 生成效果、多样性以及 3D 一致性上有更稳定的表现:

　　在大规模 3D 数据集 Objaverse 上，研究者基于 Flow Matching 的 3D 生成模型支持从文本描述直接生成丰富，带有细节纹理的高质量 3D 资产，并支持 textured-mesh 的导出。生成过程仅需数秒即可完成。可视化对比结果如下:

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