MeshAnything：使用自回归Transformer的艺术家创作的网格生成

最近，通过重建和生成创建的 3D 资产已经达到了手工制作资产的质量，突显了它们替代手工资产的潜力。然而，这种潜力在很大程度上尚未实现，因为这些资产始终需要转换为网格才能用于 3D 行业应用，而当前网格提取方法生成的网格明显不如艺术家创建的网格 (AMs)，即人类艺术家创建的网格。具体而言，当前的网格提取方法依赖于密集的面，而忽略了几何特征，从而导致效率低下、后处理复杂和表示质量降低。为了解决这些问题，我们推出了 MeshAnything，一个将网格提取视为生成问题的模型，生成与指定形状对齐的 AM。通过将任何 3D 表示中的 3D 资产转换为 AM，MeshAnything 可以与各种 3D 资产生产方法集成，从而增强其在整个 3D 行业中的应用。MeshAnything 的架构包括 VQ-VAE 和一个形状条件解码器 Transformer。我们首先使用 VQ-VAE 学习网格词汇表，然后在该词汇表上训练形状条件解码器 Transformer，用于形状条件自回归网格生成。我们的大量实验表明，我们的方法生成的 AM 的面数减少了数百倍，显着提高了存储、渲染和模拟效率，同时实现了与以前方法相当的精度。