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[Weiyu Li^1,2](https://wyysf-98.github.io/), Jiarui Liu^1,2, [Rui Chen^1,2](https://aruichen.github.io/), [Yixun Liang^3,2g](https://yixunliang.github.io/), [Xuelin Chen⁴](https://xuelin-chen.github.io/), [Ping Tan^1,2](https://ece.hkust.edu.hk/pingtan), [Xiaoxiao Long⁵](https://www.xxlong.site/)

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¹香港科技大学, ²光影幻象, ³香港科技大学（广州）, ⁴腾讯 AI Lab, ⁵香港大学

#### TL; DR: **CraftsMan (又名 匠心)** 是一个两阶段的文本/图像到3D网格生成模型。通过模仿艺术家/工匠的建模工作流程，我们提出首先使用3D扩散模型生成一个具有平滑几何形状的粗糙网格（5秒），然后使用2D法线扩散生成的增强型多视图法线图进行细化（20秒），这也可以通过类似Zbrush的交互方式进行。 ## ✨ 总览 这个仓库包含了我们3D网格生成项目的源代码（训练/推理）、预训练权重和gradio演示代码，你可以在我们的[项目页面](https://github.com/Craftsman3D.github.io/)找到更多的可视化内容。如果你有高质量的3D数据或其他想法，我们非常欢迎任何形式的合作。

完整摘要

我们提出了一个新颖的3D建模系统，匠心。它可以生成具有多样形状、规则网格拓扑和光滑表面的高保真3D几何，并且值得注意的是，它可以和人工建模流程一样以交互方式细化几何体。尽管3D生成领域取得了显著进展，但现有方法仍然难以应对漫长的优化过程、不规则的网格拓扑、嘈杂的表面以及难以适应用户编辑的问题，因此阻碍了它们在3D建模软件中的广泛采用和实施。我们的工作受到工匠建模的启发，他们通常会首先粗略地勾勒出作品的整体形状，然后详细描绘表面细节。具体来说，我们采用了一个3D原生扩散模型，该模型在从基于潜在集的3D表示学习到的潜在空间上操作，只需几秒钟就可以生成具有规则网格拓扑的粗糙几何体。特别是，这个过程以文本提示或参考图像作为输入，并利用强大的多视图（MV）二维扩散模型生成粗略几何体的多个视图，这些视图被输入到我们的多视角条件3D扩散模型中，用于生成3D几何，显著提高其了鲁棒性和泛化能力。随后，使用基于法线的几何细化器显著增强表面细节。这种细化可以自动执行，或者通过用户提供的编辑以交互方式进行。广泛的实验表明，我们的方法在生成优于现有方法的高质量3D资产方面十分高效。

## 内容 * [视频](#Video) * [预训练模型](##-Pretrained-models) * [Gradio & Huggingface 示例](#Gradio-demo) * [推理代码](#Inference) * [训练代码](#Train) * [数据准备](#data) * [致谢](#Acknowledgements) * [引用](#Bibtex) ## 环境搭建

硬件

我们在32个A800 GPU上以每GPU 32的批量大小训练模型，训练了7天。 网格细化部分在GTX 3080 GPU上执行。

运行环境搭建

:smiley: 为了方便使用，我们提供了docker镜像文件[Setup using Docker](./docker/README.md). - Python 3.10.0 - PyTorch 2.1.0 - Cuda Toolkit 11.8.0 - Ubuntu 22.04 克隆这个仓库. ```sh git clone git@github.com:wyysf-98/CraftsMan.git ``` 安装所需要的依赖包. ```sh conda create -n CraftsMan python=3.10 conda activate CraftsMan conda install -c pytorch pytorch=2.3.0 torchvision=0.18.0 cudatoolkit=11.8 && \ pip install -r docker/requirements.txt ```

# 🎥 视频 [](https://www.youtube.com/watch?v=WhEs4tS4mGo) # 三维原生扩散模型 (Latent Set Diffusion Model) 我们在这里提供了训练和推理代码，以便于未来的研究。 The latent set diffusion model 在很大程度上基于[Michelangelo](https://github.com/NeuralCarver/Michelangelo), 采用了 [perceiver](https://github.com/google-deepmind/deepmind-research/blob/master/perceiver/perceiver.py) 架构，并且参数量仅为104M. ## 预训练模型 目前，我们提供了以4视图图像作为条件，并通过ModLN将相机信息注入到clip特征提取器的模型。 我们将根据实际情况考虑开源进一步的模型。 我们的推理脚本将自动下载模型。或者，您可以手动下载模型并将它们放在ckpts/目录下。 ## Gradio 示例 我们提供了不同的文本/图像到多视角图像扩散模型的gradio演示，例如[CRM](https://github.com/thu-ml/CRM), [Wonder3D](https://github.com/xxlong0/Wonder3D/) and [LGM](https://github.com/3DTopia/LGM). 您可以选择不同的模型以获得更好的结果。要在本地机器上运行gradio演示，请简单运行： ```bash python app/ ``` ## 模型推理 要通过命令行从图像文件夹生成3D网格，简单运行： ```bash python launch.py --config .configs/image-to-shape-diffusion/clip-mvrgb-modln-l256-e64-ne8-nd16-nl6.yaml \ --validate --gpu 0 ``` 我们默认使用 [rembg](https://github.com/danielgatis/rembg) 来通过前景对象分割。如果输入图像已经有alpha蒙版，请指定no_rembg标志符： 如果您有其他视图的图像（左，右，背面），您可以通过下面指令指定图像： ## 从头开始训练 我们提供了我们的训练代码以方便未来的研究。我们将在接下来的几天内提供少量的数据样本。 有关更多的训练细节和配置，请参考configs文件夹。 ```bash ### training the shape-autoencoder python launch.py --config ./configs/shape-autoencoder/l256-e64-ne8-nd16.yaml \ --train --gpu 0 ### training the image-to-shape diffusion model python launch.py --config .configs/image-to-shape-diffusion/clip-mvrgb-modln-l256-e64-ne8-nd16-nl6.yaml \ --train --gpu 0 ``` # 2D法线增强扩散模型（即将推出） 我们正在努力发布我们的三维网格细化代码。感谢您的耐心等待，我们将为这个激动人心的发展做最后的努力。" 🔧🚀 您也可以在视频中找到网格细化部分的结果。 # ❓常见问题 问题: 如何获得更好的结果？ 1. 匠心模型将多视图图像作为3D扩散模型的条件。通过我们的实验，与像([Wonder3D](https://github.com/xxlong0/Wonder3D/), [InstantMesh](https://github.com/TencentARC/InstantMesh/tree/main))这样的重建模型相比， 我们的方法对多视图不一致性更加稳健。由于我们依赖图像到MV模型，输入图像的面对方向非常重要，并且总是会导致良好的重建。 2. 如果您有自己的多视图图像，这将是一个不错的选择来 3. 就像2D扩散模型一样，尝试不同的随机数种子，调整CFG比例或不同的调度器。 4. 我们将在后期考虑提供一个以文本提示为条件的版本，因此您可以使用一些正面和负面的提示。 # 💪 待办事项 - [x] 推理代码 - [x] 训练代码 - [x] Gradio & Hugging Face演示 - [x] 模型库，我们将在未来发布更多的ckpt - [ ] 环境设置 - [ ] 数据样本 - [ ] Google Colab示例 - [ ] 网格细化代码 # 🤗 致谢 - 感谢[光影幻像](https://www.lightillusions.com/)提供计算资源和潘建雄进行数据预处理。如果您对高质量的3D生成有任何想法，欢迎与我们联系！ - Thanks to [Hugging Face](https://github.com/huggingface) for sponsoring the nicely demo! - Thanks to [3DShape2VecSet](https://github.com/1zb/3DShape2VecSet/tree/master) for their amazing work, the latent set representation provides an efficient way to represent 3D shape! - Thanks to [Michelangelo](https://github.com/NeuralCarver/Michelangelo) for their great work, our model structure is heavily build on this repo! - Thanks to [CRM](https://github.com/thu-ml/CRM), [Wonder3D](https://github.com/xxlong0/Wonder3D/) and [LGM](https://github.com/3DTopia/LGM) for their released model about multi-view images generation. If you have a more advanced version and want to contribute to the community, we are welcome to update. - 感谢 [Objaverse](https://objaverse.allenai.org/), [Objaverse-MIX](https://huggingface.co/datasets/BAAI/Objaverse-MIX/tree/main) 开源的数据，这帮助我们进行了许多验证实验。 - 感谢 [ThreeStudio](https://github.com/threestudio-project/threestudio) 实现了一个完整的框架，我们参考他们出色且易于使用的代码结构。 # 📑许可证 CraftsMan在[AGPL-3.0](https://www.gnu.org/licenses/agpl-3.0.en.html)下，因此任何包含CraftsMan代码或训练模型（无论是预训练还是自定义训练）的下游解决方案和产品（包括云服务）都应该是开源的，以符合AGPL的条件。如果您对CraftsMan的使用有任何疑问，请先与我们联系。 # 📖 BibTeX @misc{li2024craftsman, title = {CraftsMan: High-fidelity Mesh Generation with 3D Native Generation and Interactive Geometry Refiner}, author = {Weiyu Li and Jiarui Liu and Rui Chen and Yixun Liang and Xuelin Chen and Ping Tan and Xiaoxiao Long}, year = {2024}, archivePrefix = {arXiv}, primaryClass = {cs.CG} }