Direct3D‑S2 : Un Framework Pour Le Rendu 3D Haute Résolution

1. Introduction au tutoriel

Direct3D-S2 est un framework de génération 3D haute résolution lancé conjointement par l'Université de Nanjing, DreamTech, l'Université Fudan et l'Université d'Oxford le 26 mai 2025. Ce framework repose sur la représentation des volumes clairsemés et un mécanisme innovant d'attention spatiale clairsemée (SSA), qui améliore considérablement l'efficacité de calcul du transformateur de diffusion (DiT) et réduit significativement les coûts d'apprentissage. Direct3D-S2 surpasse les méthodes existantes en termes de qualité et d'efficacité de génération, offrant un support technique solide pour la création de contenu 3D haute résolution. Les résultats de l'article associé sont :Direct3D-S2 : Génération 3D à l'échelle du gigaoctet simplifiée grâce à l'attention spatiale clairsemée".

Ce tutoriel utilise une seule carte RTX A6000 comme ressource. Le temps de génération du modèle 3D est d'environ 5 à 10 minutes.

2. Exemples de projets

3. Étapes de l'opération

1. Après avoir démarré le conteneur, cliquez sur l'adresse API pour accéder à l'interface Web

2. Une fois que vous entrez sur la page Web, vous pouvez utiliser le modèle

Si « Bad Gateway » s'affiche, cela signifie que le modèle est en cours d'initialisation. Étant donné que le modèle est grand, veuillez patienter environ 1 à 2 minutes et actualiser la page.

Description des paramètres :

• Résolution SDF : sélectionnez la résolution du modèle 3D généré.
• Simplifier le maillage : permet de simplifier le maillage. Si cette option est cochée, le maillage sera simplifié selon le rapport de réduction des faces.
• Rapport de réduction des faces : contrôle le rapport de réduction des faces pendant la simplification du maillage.

Comment utiliser

4. Discussion

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Informations sur la citation

Les informations de citation pour ce projet sont les suivantes :

@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}
}