Zero123,一种从单个图像到一致的多视图扩散基础模型，旨在使用单视图输入生成 3D 一致的多视图图像。
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今天，我们发布了稳定版 Zero123，这是我们内部训练的模型，用于生成视图条件图像。与之前最先进的 Zero123-XL 相比，稳定的 Zero123 产生了显着改善的结果。这是通过 3 项关键创新实现的：
1、改进的训练数据集，从 Objaverse 中大量过滤，只保留高质量的 3D 对象，我们渲染的对象比以前的方法更加真实。
2、在训练和推理过程中，我们为模型提供了估计的摄像机角度。这种海拔调节使其能够做出更明智、更高质量的预测。
3、预先计算的数据集（预先计算的潜在变量）和改进的数据加载器支持更高的批量大小，与第一个创新相结合，与 Zero123-XL 相比，训练效率提高了 40 倍。
稳定的 Zero123 可以生成物体的新颖视图，展示从各个角度对物体外观的 3D 理解，由于训练数据集和高程条件的改进，其质量比 Zero1-to-3 或 Zero123-XL 显着提高。
该模型基于稳定扩散 1.5，消耗与 SD1.5 相同数量的 VRAM 来生成 1 个新视图。使用 Stable Zero123 生成 3D 对象需要更多时间和内存（建议使用 24GB VRAM）。
为了实现 3D 对象生成方面的开放研究，我们改进了 Threestudio 开源代码的开源代码，以支持 Zero123 和 Stable Zero123。 Stable 3D 流程的简化版本目前处于私人预览阶段。从技术角度来说，这使用分数蒸馏采样 (SDS) 来使用稳定的 Zero123 模型来优化 NeRF，稍后我们可以从中创建纹理 3D 网格。该过程可以适用于文本到 3D 生成，首先使用 SDXL 生成单个图像，然后使用 Stable Zero123 生成 3D 对象。
Zero123项目：https://github.com/cvlab-columbia/zero123
Zero123试用：https://huggingface.co/spaces/cvlab/zero123-live
Zero123论文：https://arxiv.org/abs/2303.11328
该模型现已发布在 Hugging Face 上，研究人员和非商业用户可以下载并进行实验。
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