概述
DMTet（深度行進四面體）是一種混合 3D 形狀表示，它將可變形四面體網格與帶符號距離場相結合，因此神經網路可以直接產生詳細的、無懈可擊的網格。這很重要，因為它使高解析度 3D 網格生成可微分且可進行端到端訓練。
DMTet 混合 3D 表示屬於電腦視覺工作流程，可解釋或產生視覺媒體以進行分析、操作和創造力。
深入探討
NVIDIA 於 2021 年推出的 DMTet 融合了隱式和顯式 3D 表示。它從可變形的四面體網格開始；在每個網格頂點，網路預測一個帶符號的距離值（表面外部為正，內部為負）和位置偏移。然後，可微分支進四面體層會在距離場的符號翻轉越過四面體邊緣的地方提取顯式三角形網格。由於 SDF 值和頂點位置都是學習的，並且表面提取是可微分的，因此您可以針對 2D 影像遺失或 3D 監督優化整個流程。 DMTet 還支援從粗到細的細分，僅細化表面附近的四面體，以有效地添加幾何細節，而不會浪費空間上的容量。
技術洞察
訣竅在於可微的 Marching 四面體層：經典的 Marching 四面體是不可微的，因為網格拓撲會離散變化，但 DMTet 保持梯度流經預測的 SDF 值和頂點變形，從而確定表面頂點的著陸位置。表面頂點是使用 SDF 符號變化沿著四邊形邊緣進行線性插值放置的，因此在拓撲適應時位置和細節可以持續最佳化。
掌握 DMTet 混合 3D 表示
DMTet（深度行進四面體）是一種混合 3D 形狀表示，它將可變形四面體網格與帶符號距離場相結合，因此神經網路可以直接產生詳細的、無懈可擊的網格。這很重要，因為它使高解析度 3D 網格生成可微分且可進行端到端訓練。 DMTet 混合 3D 表示屬於電腦視覺工作流程，可解釋或產生視覺媒體以進行分析、操作和創造力。為了建立深入的理解，請將 DMTet 混合 3D 表示視為一種操作模型，而不是單一功能：定義所需的結果，澄清假設，並將系統可以可靠地執行的操作與仍需要專家判斷的操作分開。
在實踐中，使用 DMTet 混合 3D 表示的強大團隊可以平衡準確性與數據品質、照明差異和標籤一致性等操作現實。他們記錄明確的成功標準，根據實際數據和工作流程進行測試，並根據觀察到的失敗模式而不是一次性基準測試勝利進行迭代。這就是理論理解轉變為跨產品、政策和營運的持久能力的地方。
視覺人工智慧可以大規模自動化檢查、檢測和標記任務。同時，如果出處不明，肖像權和同意可能會成為法律風險。最具彈性的方法是將實驗速度與治理規則結合：運行試點、捕獲證據、發布決策日誌，並隨著模型行為、使用者期望和監管要求的發展不斷更新保障措施。
戰略影響
視覺人工智慧可以大規模自動化檢查、檢測和標記任務。
視覺人工智慧可以大規模自動化檢查、檢測和標記任務。在高品質部署中，這會轉化為可衡量的操作規則、所有權邊界和定期審查儀式，以便團隊可以增強信心，而不是擴大模糊性。
創意團隊可以透過更少的手動修改來更快地建立概念原型。
創意團隊可以透過更少的手動修改來更快地建立概念原型。在高品質部署中，這會轉化為可衡量的操作規則、所有權邊界和定期審查儀式，以便團隊可以增強信心，而不是擴大模糊性。
操作可以使用以前難以處理的影像和視訊訊號。
操作可以使用以前難以處理的影像和視訊訊號。在高品質部署中，這會轉化為可衡量的操作規則、所有權邊界和定期審查儀式，以便團隊可以增強信心，而不是擴大模糊性。
現實世界的實施
在 NVIDIA 的 GET3D 生成模型中產生無懈可擊、可用於遊戲的 3D 角色和資產網格
充當 Magic3D 等文本轉 3D 系統中的高解析度網格細化階段
將粗略體積 NeRF 結果轉換為清晰的、可導出的三角形網格
使用可微渲染損失直接從多視圖影像優化 3D 形狀
實施模式
DMTet 混合 3D 表示實踐
在 NVIDIA 的 GET3D 生成模型中產生無懈可擊、可用於遊戲的 3D 角色和資產網格。
在 NVIDIA 的 GET3D 生成模型中產生無懈可擊、可用於遊戲的 3D 角色和資產網格 團隊在預先定義品質閾值、為邊緣情況保留人工升級路徑並隨著時間的推移跟踪生產力增益和錯誤成本時，通常會獲得更好的結果。
DMTet 混合 3D 表示實踐
充當 Magic3D 等文本轉 3D 系統中的高解析度網格細化階段。
在像 Magic3D 這樣的文字到 3D 系統中充當高解析度網格細化階段，當團隊預先定義品質閾值、為邊緣情況保留人工升級路徑並隨著時間的推移追蹤生產力增益和錯誤成本時，通常會獲得更好的結果。
DMTet 混合 3D 表示實踐
將粗略的體積 NeRF 結果轉換為清晰的、可導出的三角形網格。
將粗略的體積 NeRF 結果轉換為清晰的、可導出的三角形網格 當團隊預先定義質量閾值、為邊緣情況保留人工升級路徑並跟踪一段時間內的生產力增益和錯誤成本時，通常會獲得更好的結果。
DMTet 混合 3D 表示實踐
使用可微渲染損失直接從多視圖影像優化 3D 形狀。
使用可微分渲染損失直接從多視圖影像優化 3D 形狀 團隊在預先定義品質閾值、為邊緣情況保留人工升級路徑並追蹤一段時間內的生產力提升和錯誤成本時，通常會獲得更好的結果。
風險與防護欄
如果出處不明，肖像權和同意可能會成為法律風險。
模型表現可能因光照、人口統計和環境的不同而有所不同。
除非監控置信閾值，否則誤報可能會被忽略。
實施路線圖
定義精確度、召回率和錯誤成本的接受標準。
定義精確度、召回率和錯誤成本的接受標準。將每個步驟視為證據門：如果不符合標準，則暫停推出，縮小差距，然後再擴大使用。
使用符合實際生產條件的數據進行測試。
使用符合實際生產條件的數據進行測試。將每個步驟視為證據門：如果不符合標準，則暫停推出，縮小差距，然後再擴大使用。
為低置信度或高影響力的預測添加人工審核。
為低置信度或高影響力的預測添加人工審核。將每個步驟視為證據門：如果不符合標準，則暫停推出，縮小差距，然後再擴大使用。
追蹤模型漂移並在相機或資料集變更後重新驗證。
追蹤模型漂移並在相機或資料集變更後重新驗證。將每個步驟視為證據門：如果不符合標準，則暫停推出，縮小差距，然後再擴大使用。