1. Einführung in das Tutorial

Direct3D-S2 ist ein Framework zur Generierung hochauflösender 3D-Modelle, das am 26. Mai 2025 von der Universität Nanjing, DreamTech, der Fudan-Universität und der Universität Oxford gemeinsam vorgestellt wurde. Basierend auf einer spärlichen Volumendarstellung und einem innovativen Spatial Sparse Attention (SSA)-Mechanismus verbessert dieses Framework die Recheneffizienz des Diffusion Transformers (DiT) signifikant und reduziert die Trainingskosten erheblich. Direct3D-S2 übertrifft bestehende Methoden hinsichtlich Generierungsqualität und Effizienz und bietet eine solide technische Grundlage für die Erstellung hochauflösender 3D-Inhalte. Zugehörige Forschungsarbeiten sind verfügbar. Direct3D-S2: Gigascale-3D-Generierung leicht gemacht mit Spatial Sparse Attention .

Dieses Tutorial verwendet eine einzelne RTX A6000-Karte als Ressource. Die Erstellung des 3D-Modells dauert etwa 5–10 Minuten.

2. Projektbeispiele

3. Bedienungsschritte

1. Klicken Sie nach dem Starten des Containers auf die API-Adresse, um die Weboberfläche aufzurufen

2. Sobald Sie die Webseite betreten, können Sie das Modell verwenden

Wenn „Bad Gateway“ angezeigt wird, bedeutet dies, dass das Modell initialisiert wird. Da das Modell groß ist, warten Sie bitte etwa 1–2 Minuten und aktualisieren Sie die Seite.

Parameterbeschreibung:

• SDF-Auflösung: Wählen Sie die Auflösung des generierten 3D-Modells.
• Netz vereinfachen: Steuert, ob das Netz vereinfacht werden soll. Wenn diese Option aktiviert ist, wird das Netz entsprechend dem Flächenverkleinerungsverhältnis vereinfacht.
• Flächenreduzierungsverhältnis: Steuert das Flächenreduzierungsverhältnis während der Netzvereinfachung.

Anwendung

4. Diskussion

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Zitationsinformationen

Die Zitationsinformationen für dieses Projekt lauten wie folgt:

@article{wu2025direct3ds2gigascale3dgeneration,
  title={Direct3D-S2: Gigascale 3D Generation Made Easy with Spatial Sparse Attention}, 
  author={Shuang Wu and Youtian Lin and Feihu Zhang and Yifei Zeng and Yikang Yang and Yajie Bao and Jiachen Qian and Siyu Zhu and Philip Torr and Xun Cao and Yao Yao},
  journal={arXiv preprint arXiv:2505.17412},
  year={2025}
}