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清華北航等打造"Droplet3D"：從視頻中學會3D創(chuàng)作的AI系統(tǒng)

發(fā)布時間：2025-09-07 來源：冷嘲熱罵網(wǎng)作者：獨角獸文班亞馬

一項令人興奮的技術突破正在改變我們創(chuàng)建3D內(nèi)容的方式。由IEIT Systems、南開大學和清華大學的研究團隊聯(lián)合開發(fā)的"Droplet3D"系統(tǒng)，就像是給AI裝上了一雙"會看視頻學3D"的眼睛。這項研究發(fā)表于2025年8月，感興趣的讀者可以通過arXiv:2508.20470v1訪問完整論文。

想象一下，如果你看過無數(shù)部電影和視頻，是不是對物體在不同角度下的樣子有了直觀的理解？比如，你知道一個蘋果從側(cè)面看是什么形狀，從上面看又是什么樣子。Droplet3D就是基于這樣的思路工作的——它通過觀看大量視頻來學習物體的三維特征，然后能夠根據(jù)一張圖片和文字描述，創(chuàng)造出完整的3D模型。

這個系統(tǒng)最神奇的地方在于，它不僅僅依賴傳統(tǒng)的3D數(shù)據(jù)進行學習，而是巧妙地利用了互聯(lián)網(wǎng)上豐富的視頻資源。就像一個勤奮的學生通過觀看各種角度的教學視頻來理解立體幾何一樣，Droplet3D通過分析視頻中物體的多角度展示，掌握了創(chuàng)建3D內(nèi)容的訣竅。

### 一、從數(shù)據(jù)稀缺到視頻賦能：解決3D創(chuàng)作的根本難題

在傳統(tǒng)的3D內(nèi)容創(chuàng)作領域，研究人員面臨著一個棘手的問題：3D數(shù)據(jù)太少了。這就像是想要教一個孩子認識動物，但只有寥寥幾張動物圖片，而沒有足夠多樣化的素材供其學習。目前最大的開源3D數(shù)據(jù)集Objaverse-XL也僅包含1000萬個樣本，這相比于擁有數(shù)十億樣本的圖像-文本數(shù)據(jù)集來說，簡直是杯水車薪。

這種數(shù)據(jù)稀缺帶來了兩個嚴重后果。首先，有限的3D數(shù)據(jù)覆蓋范圍不夠全面，就像用有限的食材很難烹飪出豐富多樣的菜肴一樣，現(xiàn)有的3D生成模型難以捕捉真實世界的全貌。其次，相比于文本和圖像等其他媒體形式，3D生成模型學到的語義知識相對貧乏，這限制了它們生成多樣化內(nèi)容的能力。

研究團隊意識到，網(wǎng)絡上豐富的視頻資源可能是解決這個問題的關鍵。視頻本身就包含了物體從多個角度的信息，這種"天然的3D特性"為訓練更強大的3D生成模型提供了新的可能。當你觀看一個物體旋轉(zhuǎn)的視頻時，你實際上是在從不同視角觀察同一個物體，這正是3D建模所需要的核心信息。

更重要的是，視頻數(shù)據(jù)的規(guī)模優(yōu)勢使得模型能夠?qū)W習到比傳統(tǒng)3D數(shù)據(jù)更廣泛的語義知識。比如，當模型需要生成一個"QR碼"這樣的物體時，雖然這類物體在3D數(shù)據(jù)集中很少見，但在視頻數(shù)據(jù)中卻相對常見。通過視頻學習，模型能夠理解這些概念并成功生成相應的3D內(nèi)容。

### 二、構建史上最大多視角3D數(shù)據(jù)集：Droplet3D-4M

為了將"從視頻學3D"的想法變成現(xiàn)實，研究團隊構建了一個名為Droplet3D-4M的龐大數(shù)據(jù)集。這個數(shù)據(jù)集包含400萬個3D模型，每個模型都配備了85幀的360度環(huán)繞視頻和平均260個單詞的詳細文本描述。這就像是為每個3D物體拍攝了一部"紀錄片"，從各個角度詳細記錄其外觀特征。

整個數(shù)據(jù)集的構建過程就像是一個精心設計的制片工廠。研究團隊首先從Objaverse-XL收集了630萬個原始3D模型，然后采用了一套巧妙的"粗渲染-篩選-精渲染"流程。這種方法就像是電影制作中的"試拍-審查-正式拍攝"過程，既保證了質(zhì)量，又大大提高了效率，將計算開銷降低了4到7倍。

在渲染階段，每個3D模型被放置在一個虛擬的攝影棚中，攝像機沿著一個固定半徑的圓形軌跡進行拍攝，確保相鄰幀之間的角度差距嚴格控制在5度以內(nèi)。這種精確的設置保證了生成視頻的連貫性，就像專業(yè)攝影師在拍攝產(chǎn)品展示視頻時需要保持穩(wěn)定的運鏡速度一樣。

數(shù)據(jù)集最獨特的創(chuàng)新在于其文本描述系統(tǒng)。與傳統(tǒng)數(shù)據(jù)集只提供簡單的物體標簽不同，Droplet3D-4M為每個物體提供了多視角層次的詳細描述。這些描述不僅包含物體的整體外觀特征，還特別注明了從不同角度觀察時的變化。比如，在描述一個背著背包的卡通人物時，文本會詳細說明"從側(cè)面看可以看到背包的輪廓，從背面看背包完全顯露"等視角相關的信息。

為了生成這些高質(zhì)量的文本描述，研究團隊采用了一套創(chuàng)新的訓練方法。他們首先使用監(jiān)督學習對多模態(tài)大語言模型進行微調(diào)，然后采用GRPO（Group Relative Policy Optimization）強化學習技術進一步優(yōu)化。這個過程就像是訓練一個專業(yè)的藝術品解說員，不僅要求其能準確描述物體的基本特征，還要能夠詳細解釋從不同角度觀察時的視覺變化。

### 三、Droplet3D技術架構：繼承視頻模型的智慧

Droplet3D系統(tǒng)的核心理念是繼承預訓練視頻生成模型的強大能力，然后將這些能力遷移到3D內(nèi)容生成任務上。這就像是讓一個已經(jīng)掌握了繪畫技巧的藝術家去學習雕塑，雖然媒介不同，但底層的空間感知和創(chuàng)作能力是可以互相借鑒的。

系統(tǒng)選擇DropletVideo作為基礎模型并非偶然。DropletVideo是一個專門考慮時空一致性的視頻生成模型，它在訓練過程中接觸了大量包含空間一致性約束的視頻片段，比如街景漫游或人物環(huán)繞拍攝等。這些特性使其天然具備了3D一致性的潛力，就像一個經(jīng)常觀看旋轉(zhuǎn)展示視頻的人會對物體的立體結構有更好的直覺一樣。

在技術架構上，Droplet3D包含兩個核心組件：3D因果變分自編碼器（3D Causal VAE）和3D模態(tài)專家變換器。3D因果VAE的作用就像是一個智能的視頻壓縮器，它能夠?qū)?5幀圖像的環(huán)繞視頻壓縮成緊湊的潛在空間表示，同時保持視頻的時間連續(xù)性和空間一致性。這種設計確保了生成的視頻不會出現(xiàn)閃爍或不連貫的問題。

3D模態(tài)專家變換器則負責融合文本和視覺信息。這個組件使用了3D全注意力機制，能夠同時處理文本輸入和視頻輸入。相比于傳統(tǒng)的解耦方法，這種集成策略能夠更好地捕捉視頻中的動態(tài)變化，并增強生成內(nèi)容在語義一致性和多樣性方面的表現(xiàn)。

### 四、用戶體驗優(yōu)化：讓任意輸入變得可能

為了讓Droplet3D能夠處理來自真實用戶的各種輸入，研究團隊設計了兩個關鍵的預處理模塊：文本重寫模塊和圖像視角對齊模塊。

文本重寫模塊就像是一個貼心的翻譯官，它能夠?qū)⒂脩籼峁┑暮唵挝谋久枋鲛D(zhuǎn)換成符合訓練數(shù)據(jù)分布的詳細描述。比如，當用戶只輸入"一個卡通熊貓宇航員"時，系統(tǒng)會自動擴展為包含外觀細節(jié)、材質(zhì)描述和多視角變化的完整敘述。這個模塊通過LoRA技術對開源語言模型進行微調(diào)，使用約500個領域內(nèi)樣本就能達到理想的效果。

圖像視角對齊模塊解決了另一個實際問題：用戶上傳的圖像可能來自任意角度。傳統(tǒng)的3D生成方法通常只有在提供標準視角（如正面、側(cè)面等）時才能達到最佳效果，這對用戶來說是一個很大的限制。研究團隊基于FLUX.1-Kontext-dev模型，通過LoRA微調(diào)技術訓練了一個視角對齊模型。這個模型能夠?qū)⑷我饨嵌扰臄z的圖像轉(zhuǎn)換為標準的正面、左側(cè)、右側(cè)或背面視角，就像是一個智能的"角度校正器"。

這兩個模塊的設計體現(xiàn)了研究團隊對用戶體驗的深入思考。它們不僅解決了技術上的挑戰(zhàn)，更重要的是降低了普通用戶使用系統(tǒng)的門檻，讓3D內(nèi)容創(chuàng)作變得更加便捷和直觀。

### 五、實驗驗證：超越傳統(tǒng)方法的全面表現(xiàn)

研究團隊進行了全面的實驗驗證，結果表明Droplet3D在多個指標上都顯著超越了現(xiàn)有方法。在與LGM和MVControl等同時支持圖像和文本輸入的3D生成方法比較中，Droplet3D在PSNR、LPIPS、MSE和CLIP-S等關鍵指標上都取得了最佳表現(xiàn)。

特別值得注意的是，Droplet3D在CLIP-S指標上的表現(xiàn)尤為出色，達到了0.866的高分，遠超其他方法。CLIP-S指標衡量的是生成內(nèi)容與文本描述之間的語義匹配程度，這一結果證明了視頻預訓練在增強模型語義理解能力方面的有效性。研究團隊將這一優(yōu)勢歸因于T5文本編碼器的使用以及在大規(guī)模視頻數(shù)據(jù)上的預訓練。

消融實驗進一步驗證了各個組件的重要性。對比實驗顯示，相比于原始的DropletVideo模型，經(jīng)過Droplet3D-4M數(shù)據(jù)集微調(diào)后的模型在空間一致性方面有了顯著提升。這就像是一個原本只會畫2D畫的畫家，通過專門的立體繪畫訓練后，能夠創(chuàng)作出更加立體和一致的作品。

研究還對比了不同視頻生成模型作為基礎架構的效果。結果顯示，DropletVideo確實比同等規(guī)模的其他模型（如Cogvideox-Fun）更適合作為3D生成的基礎，甚至與參數(shù)量更大的模型（如Wan2.1-I2V-14B和Step-Video-TI2V-30B）相比也毫不遜色。這驗證了選擇具有內(nèi)在空間一致性能力的視頻模型作為基礎的重要性。

### 六、創(chuàng)新應用展示：從可控創(chuàng)作到場景生成

Droplet3D展現(xiàn)出了多種令人印象深刻的應用能力，其中最突出的是基于語言提示的可控創(chuàng)作功能。這種能力就像是給了用戶一支魔法畫筆，能夠根據(jù)文字描述精確地修改3D對象的特定部分。

在一個經(jīng)典的演示案例中，研究團隊展示了如何基于同一張熊貓宇航員的圖像，通過不同的文字描述生成具有不同背包的3D模型。當描述中提到"太空背包"時，生成的模型會顯示一個科技感十足的裝備；當提到"橙色背包"時，背部會出現(xiàn)一個橙色的實驗裝備；而當描述為"彩虹色能量球"時，則會生成一個裝有發(fā)光能量核心的透明背包。這種精細的控制能力在傳統(tǒng)的3D生成方法中是很難實現(xiàn)的。

系統(tǒng)還表現(xiàn)出了強大的風格化輸入處理能力。即使訓練數(shù)據(jù)完全基于真實感渲染，Droplet3D仍然能夠很好地處理手繪草圖、漫畫風格圖像等風格化輸入。這種泛化能力可能源自其視頻預訓練階段接觸的豐富視覺內(nèi)容，使模型具備了更強的通用視覺理解能力。

更令人興奮的是，Droplet3D展現(xiàn)出了場景級3D內(nèi)容生成的潛力。雖然訓練數(shù)據(jù)Droplet3D-4M只包含物體級別的樣本，但系統(tǒng)能夠處理包含復雜場景的輸入，如城堡莊園、雷電島嶼、夜間河畔和太空站內(nèi)部等。這種能力完全繼承自DropletVideo的視頻生成能力，展現(xiàn)了視頻驅(qū)動方法的獨特優(yōu)勢。

在實際應用方面，生成的多視角圖像可以進一步轉(zhuǎn)換為多種3D表示形式。研究團隊展示了基于Hunyuan3D-2的紋理網(wǎng)格生成結果，以及基于3D高斯涂抹技術的點云重建效果。這些下游應用證明了系統(tǒng)生成內(nèi)容的實用性和工業(yè)級質(zhì)量。

### 七、技術細節(jié)與創(chuàng)新突破

Droplet3D的成功離不開一系列精心設計的技術細節(jié)。在模型訓練方面，系統(tǒng)采用了DropletVideo-5B模型作為權重初始化，使用t5-v1_1-xxl作為文本編碼器，并將最大token長度從226擴展到400，以適應更長的文本描述。這種擴展就像是給翻譯官配備了更大的詞匯庫，能夠處理更復雜和詳細的描述內(nèi)容。

模型架構基于MMDiT系列，包含42個層，每層48個注意力頭，每個頭的維度為64。時間步嵌入維度設置為512。在優(yōu)化方面，使用Adam優(yōu)化器，權重衰減為3×10^-2，學習率為2×10^-5。采樣幀數(shù)固定為85幀，使用bfloat16混合精度訓練方法。

在推理階段，分類器無關引導尺度設置為6.5，以增強生成環(huán)繞視頻的運動平滑性。當在Droplet3D-4M數(shù)據(jù)集上訓練時，模型支持512分辨率的圖像生成。這些參數(shù)的精心調(diào)節(jié)確保了生成內(nèi)容的質(zhì)量和一致性。

對于正則視角對齊訓練，LoRA的網(wǎng)絡維度設置為128，學習率為1e-4，使用AdamW8bit優(yōu)化器。這種輕量級的微調(diào)方法既保證了效果，又控制了計算成本。

在數(shù)據(jù)質(zhì)量控制方面，研究團隊采用了嚴格的篩選標準。使用LAION美學模型計算美學分數(shù)，DOVER-Technical模型評估圖像質(zhì)量，只有同時超過4.0分的樣本才會被保留。統(tǒng)計結果顯示，約77%的樣本達到了美學分數(shù)4.0以上的標準，約81%的樣本在圖像質(zhì)量方面超過了4.0分，這確保了數(shù)據(jù)集的整體高質(zhì)量水平。

### 八、未來展望與影響意義

Droplet3D的成功驗證了"從視頻學習3D"這一創(chuàng)新范式的可行性，為3D內(nèi)容生成領域開辟了新的發(fā)展方向。這種方法的核心價值在于充分利用了互聯(lián)網(wǎng)上豐富的視頻資源，解決了傳統(tǒng)3D數(shù)據(jù)稀缺的根本問題。

從技術發(fā)展趨勢來看，視頻驅(qū)動的3D生成方法可能會成為未來的主流方向。隨著視頻內(nèi)容的持續(xù)增長和視頻理解技術的不斷進步，這類方法有望在數(shù)據(jù)規(guī)模、語義理解和生成質(zhì)量等方面繼續(xù)獲得優(yōu)勢。特別是在處理復雜場景和理解抽象概念方面，視頻預訓練帶來的語義知識將發(fā)揮越來越重要的作用。

對于內(nèi)容創(chuàng)作產(chǎn)業(yè)而言，Droplet3D展示的能力具有重要的實踐價值。支持圖像和文本雙重輸入的特性使得創(chuàng)作者能夠更精確地控制生成結果，這種細粒度的控制能力在游戲開發(fā)、動畫制作、虛擬現(xiàn)實等領域都有廣泛的應用前景。特別是系統(tǒng)展現(xiàn)出的場景級生成潛力，可能會改變傳統(tǒng)的3D場景構建流程。

研究團隊將所有資源完全開源，包括Droplet3D-4M數(shù)據(jù)集、完整的技術框架、代碼實現(xiàn)和模型權重，這種開放態(tài)度將有助于推動整個領域的快速發(fā)展。開源資源的提供降低了其他研究者的入門門檻，有望催生更多創(chuàng)新應用和技術改進。

從更廣闊的視角來看，這項研究體現(xiàn)了人工智能發(fā)展中的一個重要趨勢：通過多模態(tài)學習和知識遷移來解決特定領域的數(shù)據(jù)稀缺問題。這種思路不僅適用于3D生成，也可能在其他面臨類似挑戰(zhàn)的領域發(fā)揮作用。

說到底，Droplet3D不僅僅是一個技術突破，更是一個思維方式的轉(zhuǎn)變。它告訴我們，當直接數(shù)據(jù)不足時，我們可以從相關的豐富數(shù)據(jù)中學習遷移知識，這種"曲線救國"的策略往往能夠取得意想不到的效果。對于普通用戶而言，這意味著3D內(nèi)容創(chuàng)作的門檻正在快速降低，未來我們可能只需要一張照片和幾句話，就能創(chuàng)造出專業(yè)級的3D作品。這種技術進步不僅會改變內(nèi)容創(chuàng)作的方式，也會為虛擬現(xiàn)實、增強現(xiàn)實和元宇宙等新興領域提供強有力的技術支撐。有興趣深入了解這項研究的讀者，可以訪問完整論文獲取更多技術細節(jié)和實驗結果。

Q&A

Q1：Droplet3D-4M數(shù)據(jù)集有什么特別之處？為什么比其他3D數(shù)據(jù)集更厲害？

A：Droplet3D-4M包含400萬個3D模型，每個都配有85幀360度環(huán)繞視頻和平均260詞的詳細文本描述。與其他數(shù)據(jù)集不同，它的文本描述是"多視角層次"的，會詳細說明物體從不同角度看的變化，比如"從側(cè)面能看到背包輪廓，從背面背包完全顯露"。這就像給每個3D物體拍了紀錄片并配了專業(yè)解說，比傳統(tǒng)只有簡單標簽的數(shù)據(jù)集豐富得多。

Q2：為什么要用視頻來訓練3D生成模型？這樣做有什么好處？

A：因為3D數(shù)據(jù)太稀缺了，最大的3D數(shù)據(jù)集也只有1000萬樣本，而圖像數(shù)據(jù)集有幾十億樣本。視頻天然包含多角度信息，一個物體旋轉(zhuǎn)的視頻實際上就是從不同視角觀察同一物體。更重要的是，視頻包含更豐富的語義知識，比如生成"QR碼"這種在3D數(shù)據(jù)中很少見但在視頻中常見的物體。這就像讓AI通過看電影學會了立體感知。

Q3：普通用戶可以用Droplet3D做什么？需要什么技術基礎嗎？

A：用戶只需提供一張圖片和文字描述就能生成3D模型。系統(tǒng)很智能，會自動把簡單描述擴展成詳細文本，也會把任意角度的照片調(diào)整到標準視角。比如上傳一張隨手拍的熊貓照片，描述"橙色背包"，就能生成帶橙色背包的3D熊貓模型。生成的結果可以轉(zhuǎn)換成游戲用的網(wǎng)格模型或VR用的高斯涂抹格式，不需要專業(yè)3D建模知識。