DMTet 混合 3D 表示
DMTet（深度行进四面体）是一种混合 3D 形状表示，它将可变形四面体网格与带符号距离场相结合，因此神经网络可以直接生成详细的、无懈可击的网格。
概述
它很重要，因为它使高分辨率3D网格生成变得可微且端到端可训练。
深入探讨
NVIDIA 于 2021 年推出的 DMTet 融合了隐式和显式 3D 表示。它从可变形的四面体网格开始；在每个网格顶点，网络预测一个带符号的距离值（表面外部为正，内部为负）和位置偏移。然后，可微分行进四面体层会在距离场的符号翻转越过四面体边缘的地方提取显式三角形网格。由于 SDF 值和顶点位置都是学习的，并且表面提取是可微分的，因此您可以针对 2D 图像丢失或 3D 监督优化整个流程。 DMTet 还支持从粗到细的细分，仅细化表面附近的四面体，以有效地添加几何细节，而不会浪费空间上的容量。
技术洞察
诀窍在于可微的 Marching 四面体层：经典的 Marching 四面体是不可微的，因为网格拓扑会离散变化，但 DMTet 保持梯度流经预测的 SDF 值和顶点变形，从而确定表面顶点的着陆位置。表面顶点是使用 SDF 符号变化沿四边形边缘进行线性插值放置的，因此在拓扑适应时位置和细节可以持续优化。
战略影响
速度与规模
视觉人工智能可以大规模自动化检查、检测和标记任务。
构建选择
创意团队可以通过更少的手动修改更快地构建概念原型。
团队与工作流程
操作可以使用以前难以处理的图像和视频信号。
DMTet 混合 3D 表示的未来
DMTet 成为文本转 3D 和图像转 3D 系统的支柱。它为 NVIDIA 的 GET3D 提供支持，用于生成纹理形状以及 Magic3D 和 Fantasia3D 等管道的表面细化阶段，这些管道从粗糙的 NeRF 开始，转换为 DMTet 网格以获得清晰的细节。预计将继续用作桥梁阶段，将基于体积或扩散的 3D 先验转变为干净、可用于游戏的网格，并持续致力于更高分辨率和更好的纹理耦合。
现实世界的实施
在 NVIDIA 的 GET3D 生成模型中生成无懈可击、可用于游戏的 3D 角色和资产网格
充当 Magic3D 等文本转 3D 系统中的高分辨率网格细化阶段
将粗略体积 NeRF 结果转换为清晰的、可导出的三角形网格
使用可微渲染损失直接从多视图图像优化 3D 形状
风险与防护栏
如果出处不明，肖像权和同意可能会成为法律风险。
模型性能可能因光照、人口统计和环境的不同而有所不同。
除非监控置信阈值，否则误报可能会被忽视。
实施路线图
定义精确度、召回率和错误成本的接受标准。
使用符合实际生产条件的数据进行测试。
为低置信度或高影响力的预测添加人工审核。
跟踪模型漂移并在相机或数据集更改后重新验证。
不断探索
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常见问题
什么是DMTet混合3D表示？
DMTet（深度行进四面体）是一种混合 3D 形状表示，它将可变形四面体网格与带符号距离场相结合，因此神经网络可以直接生成详细的、无懈可击的网格。这很重要，因为它使高分辨率 3D 网格生成可微分且可进行端到端训练。
DMTet 在其混合表示中结合了哪两种成分？
DMTet 将可变形四面体网格与预测的有符号距离值配对，以实现可微网格提取。
每个顶点的有符号距离值表示什么？
带符号的距离场用表示内部与外部的符号对到表面的距离进行编码，因此过零定义了表面。
DMTet 中如何提取显式三角形网格？
可微分行进四面体步骤将曲面顶点放置在 SDF 跨越四面体边缘改变符号的位置。
尽管拓扑发生变化，是什么使得 DMTet 的表面提取仍可微分？
尽管拓扑变化是离散的，但梯度会通过连续的 SDF 值传播并学习设置表面顶点位置的顶点变形。
DMTet 如何有效地添加精细的几何细节？
它仅细分靠近表面的四面体，将容量集中在需要细节的地方，而不是空白的空间。