2024年12月10日，智源研究院推出利用大规模无标注的互联网视频学习的3D生成模型See3D---See Video, Get 3D。不同于传统依赖相机参数（pose-condition）的3D生成模型，See3D采用全新的视觉条件（visual-condition）技术，仅依赖视频中的视觉线索，生成相机方向可控且几何一致的多视角图像。这一方法不依赖于昂贵的3D或相机标注，能够高效地从多样化、易获取的互联网视频中学习3D先验。See3D不仅支持零样本和开放世界的3D生成，还无需微调即可执行3D编辑、表面重建等任务，展现出在多种3D创作应用中的广泛适用性。
See3D 支持从文本、单视图和稀疏视图到3D的生成，同时还可支持3D编辑与高斯渲染
相关的模型、代码、Demo均已开源，更多技术细节请参考See3D论文。
论文地址: https://arxiv.org/abs/2412.06699
项目地址: https://vision.baai.ac.cn/see3d
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效果展示
（1）解锁3D互动世界：输入图片，生成沉浸式可交互3D场景，实时探索真实空间结构；
实时3D交互（备注：为了实现实时交互式渲染，当前对3D模型和渲染过程进行了简化，离线渲染真实效果更佳）
（2）基于稀疏图片的3D重建：输入稀疏的(3-6张)图片，模型可生成一个精细化的3D场景。
基于6张视图的3D重建
基于3张视图的3D重建
（3） 开放世界3D生成：根据文本提示，生成一副艺术化的图片，基于此图片，模型可生成一个虚拟化的3D场景。
开放世界3D生成
（4） 基于单视图的3D生成：输入一张真实场景图片，模型可生成一个逼真的3D场景。
基于单张图片的3D生成
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研究动机
3D数据具有完整的几何结构和相机信息，能够提供丰富的多视角信息，是训练3D模型最直接的选择。然而，现有方法通常依赖人工设计（designed artists）、立体匹配（stereo matching）或运动恢复结构（Structure from Motion, SfM）等技术来收集这些数据。尽管经过多年发展，当前3D数据的积累规模依然有限，例如DLV3D (0.01M)、RealEstate10K (0.08M)、MVImgNet (0.22M) 和Objaverse (0.8M)。这些数据的采集过程不仅耗时且成本高昂，还可能难以实施，导致其数据规模难以扩展，无法满足大规模应用的需求。
与此不同，人类视觉系统无需依赖特定的3D表征，仅通过连续多视角的观察即可建立对3D世界的理解。单帧图像难以实现这一点，而视频因其天然包含多视角关联性和相机运动信息，具备揭示3D结构的潜力。更重要的是，视频来源广泛且易于获取，具有高度的可扩展性。基于此，See3D提出“See Video, Get 3D”的理念，旨在通过视频中的多视图信息，让模型像人类一样，学习并推理物理世界的三维结构，而非直接建模其几何形态。
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方法介绍
为了实现可扩展的3D生成，See3D提供了一套系统化的解决方案，具体包括：
（1）数据集：团队提出了一个视频数据筛选流程，自动去除源视频中多视角不一致或观察视角不充分的视频，构建了一个高质量、多样化的大规模多视角图像数据集WebVi3D。该数据集涵盖来自 1600 万个视频片段的 3.2 亿帧图像，可通过自动化流程随互联网视频量的增长而不断扩充。
WebVi3D数据集样本展示
（2）模型：标注大规模视频数据的相机信息成本极高，且在缺乏显式3D几何或相机标注的情况下，从视频中学习通用3D先验是更具挑战的任务。为解决这一问题，See3D引入了一种新的视觉条件——通过向掩码视频数据添加时间依赖噪声，生成一种纯粹的2D归纳视觉信号。这一视觉信号支持可扩展的多视图扩散模型（MVD）训练，避免对相机条件的依赖，实现了“仅通过视觉获得3D”的目标，绕过了昂贵的3D标注。
See3D方法展示
（3）3D生成框架：See3D学到的3D先验能够使一系列3D创作应用成为可能，包括基于单视图的3D生成、稀疏视图重建以及开放世界场景中的3D编辑等， 支持在物体级与场景级复杂相机轨迹下的长序列视图的生成。
基于See3D的多视图生成
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优势
（1）数据扩展性：模型的训练数据源自海量互联网视频，相较于传统3D数据集，构建的多视图数据集(16M)在规模上实现了数量级的提升。随着互联网的持续发展，该数据集可持续扩充，进一步增强模型能力的覆盖范围。
（2）相机可控性：模型可支持在任意复杂的相机轨迹下的场景生成，既可以实现场景级别的漫游，也能聚焦于场景内特定的物体细节，提供灵活多样的视角操控能力。
（3）几何一致性：模型可支持长序列新视角的生成，保持前后帧视图的几何一致性，并遵循真实三维几何的物理规则。即使视角轨迹发生变化，返回时场景依然保持高逼真和一致性。
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总结
通过扩大数据集规模，See3D为突破3D生成的技术瓶颈提供了新的思路，所学习到的3D先验为一系列3D创作应用提供了支持。希望这项工作能够引发3D研究社区对大规模无相机标注数据的关注，避免高昂的3D数据采集成本，同时缩小与现有强大闭源3D解决方案之间的差距。
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