2023年3D行业专题研究报告：AI的下一个涌现

一、文生2D复盘：“千万级数据和亿级数据”是关键

2D模型数据量变大，涌现能力出现

涌现能力的定义：在小模型中没有表现出来，但是在大模型中变现出来的能力。涌现能力大概可以分为两种： 通过提示就可以激发的涌现能力和使用经过特殊设计的prompt激发出的新的能力。无论哪种涌现能力，当模 型规模超过一个临界值时，效果会马上提升。 以LeNet和AE为例，涌现能力在CV计算机视觉任务中也有所体现。 LeNet是由Yann Lecun（2018年图灵奖得主 创造，其在手写体字符识别领域创造性引入卷积神经网络，是CNN的发展起点，通过观察LeNet在MNIST 21上 训练的结果，随着模型参数的增加，测试精度显示出不可预测的大幅增长；而在CIFAR100图像数据集上训练 的自编码器（AE）随着模型参数的增加显示陡峭的均方重建误差变化。

扩散模型领先于GAN、自回归模型

扩散模型（diffusion models）成为2D生成模型中主流模型，逐渐领先于GAN、自回归模型，显著提高了 图像生成的稳定性、准确性和多样性。并且扩散模型在诸多应用领域都有出色的表现，如计算机视觉，NLP、 波形信号处理、多模态建模、分子图建模、时间序列建模、对抗性净化等。

ImageNet：首个千万级别2D数据集，借助众包平台完成

ImageNet数据集09年发布，目前包含约1500万张标注图像。ImageNet数据集由斯坦福大学教授李飞飞牵头从 2007年开始收集建立。2009年发布时包含有320万张图像，是当时最大的2D图像数据集。经过发展，ImageNet 数据集已拥有22000类约1500万张标注图像。 ImageNet来源于网络图像，借助众包平台（Mechanical Turk）完成。数据集的大量图像数据来自于日益增长 的网络平台，考虑到手动标注工作的大量人力需求，研究团队借助于Mechanical Turk（亚马逊开发的众包平 台）完成这项工作。

多个重量级算法诞生于ImageNet数据集

基于ImageNet的比赛ILSVRC每年举办一次,从2010年开始举行，2017年后的比赛由Kaggle社区主持。比赛逐渐 成为全球大型赛事，2016年有172个作品参赛。短短7年内，分类领域的错误率就从0.28降到了0.03。 以扩散模型为基准，ILSVRC冠军算法中AlexNet（12年）、GoogleNet（14年）、ResNet（15年）、SENet（17 年）等算法均超过扩散模型的影响力（以年均被引用量表示算法影响力）。比赛的历年优胜者中，诞生了基于 ImageNet训练的AlexNet、VGG（2014年定位比赛冠军）、GoogleNet等经典的深度学习网络模型。冠军算法历年 的测试错误率在6年间从15%下降到2%，极大地推动了计算机视觉领域的发展。

LAION：破亿数据集出现，模型落地离不开亿级数据

LAION（拥有全球成员的非营利组织）在2021年公布的LAION-400M是当时最大的公开图文数据集,22年10月发 布的LAION-5B是上一版本的14倍。网络爬虫带来数亿级别公有数据集。LAION的收集使用加州非营利组织 Common Crawl收集到的代码来定位网络上的图片，并将它们与描述性文本关联起来，对人工的依赖性很小。 上亿数据集成为图像训练模型成熟应用的必要条件。LAION的数据集已经被用于文生图的生成器，包括谷歌 Imagen和Stable Diffusion。同时，其他已落地图像生成应用的国内外公司均是在上亿级别的2D图像数据集进 行模型训练取得满意效果。

二、3D研究框架：已破千万级数据集，OpenUSD加速数据集扩张

3D发展研究框架

OpenUSD统一数据表现形式和文件格式，提供3D发展加速度。3D数据集数据记录形式多样，包含点云、体素等， 以往模型往往针对不同形式有不同的算法；同时，3D数据文件格式多样，跨文件转化不易，也提高了数据集收 集门槛，限制了3D数据集的发展。而OpenUSD的推进有望解决以上问题，进一步解决数据集规模问题。 更大数据集和更好模型相互促进发展。基于更大3D数据集进行的训练能够得到更好的3D生成质量。生成结果经 过简单处理可以大大减少人工建模时间和步骤，从而进一步扩大3D数据集，至此3D生成领域良性循环发展。

3D模型表示方式多样，隐式表示越来越受重视

主要数据表示方式：隐式表示，其中INRs（隐式神经表示）被用于3D主流模型NeRF中，受到学界重视。3D数据 的世界没有一致性，目前已有的3D数据集表示方法包括点云、网络、体素、多视角图片等，不同的表示采用的训 练路径也大不相同。 隐式表示解决了显式表示造成重叠、消耗内存等缺点，适用于大分辨率场景，INRs甚至可以生成照片级的虚拟 视角。NeRF模型首次利用隐式表示实现了照片级的视角合成效果，也将隐式表示推向新的高度。

通用格式解决模型互导问题，USD简化3D文件访问

3D文件格式多样，适用领域不同，模型互导问题通过通用文件格式解决。3D创建需要各种工具和平台的搭配利 用，其他应用程序无法编辑甚至读取，带来了模型互导的问题，导致3D文件格式众多，种类有数十种。多软件 之间对同一模型进行编辑操作时先将模型文件另存为通用格式，再导入到其它软件。 USD作为一种通用软件，支持移动端等途径的便携访问和读写。许多传统3D模型为本地客户端设计，需要极高 的硬件配置才能正常浏览，存储占用较大且文件打开速度慢。而对于.usd/.usdz文件格式，用户可像浏览普通 照片或者文本一样在桌面端、Web端、移动端、AR/VR等终端正常浏览。

USD统一3D表示标准,OpenUSD联盟降低USD使用门槛

USD承担互联网3D时代的HTML角色。23年8月8日SIGGRAPH大会上，NVIDIA创始人黄仁勋表示：“正如 HTML点 燃了2D互联网的重大计算革命，OpenUSD也将开启协作式3D和工业数字化的时代。” AOUSD不断降低USD文件学习和使用门槛，推动USD成为3D标准。USD是由皮克斯公司（Pixar）开发的开源格式， 可以在不同的工具间进行内容创作和交换，但学习曲线陡。针对这一问题，致力于推动USD文件格式发展的 OpenUSD联盟（AOUSD，由皮克斯、Adobe、苹果、Autodesk和英伟达与Linux基金会下属组成）开展了一系列 有效举措，如NVIDIA Omniverse™ 平台，来降低用户的使用阻力。

首个千万级数据集出现，3D发展来到2D的“2020-2021年”

2023年7月11日发布的Objaverse-XL数据集包含1020万3D资产，对比于Objaverse1.0版本增加一个量级。 bjaverse-XL通过对互联网上3D对象的类源进行爬虫获取，实例涵盖生活、虚拟多样化场景，最终获得了1020 万已渲染的高质量3D文件数据。 类比于2D生成发展路径，3D生成出现了具有统治地位的NeRF模型和千万级数据集Objaverse-XL，3D发展来到 2D的“2020-2021年”。可以预见当未来数据集成长到亿级，3D生成也将迎来爆发。

数据集越大，新视角图片更优，3D生成效果更好

对已有算法PixelNeRF（NeRF的一种改进方法）和Zero123（一种文生图模型）进行训练，发现通过基于更多 数据进行训练，3D质量有显著的改进。 PixelNeRF随着数据集量级变大，图像质量评估指标PSNR(Peak Signal-to-Noise Ratio，峰值信噪比，数值 越大表明失真越少)变大，表明新生成的视角图像质量越好，有利于提高后续三维重建质量；对使用 Objaverse-XL（1000万量级数据）、Objaverse（800万量级数据）训练得到的Zero123-XL和Zero123比较，发 现生成的3D资产侧面、背面的完成度有显著的提升。

3D资产建模流程长，免费实例不足

原有3D建模流程长，具有资产属性。3D资产在游戏、动画公司等均属于资产，目前大多数实例由Blender和 Maya3D等建模软件手工设计，人工建模涉及环节多，主要流程有：寻找实例-粗略布局-细节说明-纹理-渲染检查，且建模过程需要大量时间和专业知识。 3D资产昂贵，免费实例不足。公开的免费实例较少，成为阻碍3D数据集扩展的主要原因。在号称世界上最大 的3D内容库平台Sketchfab上，3D模型每个价格从$3-$500不等。

3D生成质量变好，模型产物补充3D数据集内容

3D模型训练效果依赖于3D数据集，但目前的数据集量级无法激发出模型的涌现能力，对生成的AI+3D资产进 行人工进一步优化所需要的时间和人力成本依然巨大。 目前数据集仍然是3D生成领域发展的重中之重。更大规模的数据集一旦能够出现，AI+3D模型的质量会随之变 好，因此，模型生成的3D资产在经过简单的加工之后即可补充到3D数据集中，良性循环由此开启。

三、文生3D的方向-扩散模型+NeRF

3D生成产业方向-文生3D是最终需求

目前存在4类3D生成路径，实现难度从易到难。文生3D是终极需求，将3D资产从“专业的”变成“大众的” 。 在生成质量、速度、落地程度方面，扫描得3D、视频生3D已经较为成熟，但主要受限于机器的可达性差，没 能获得广泛关注；图生3D在特定场景下正逐步落地。相比于前三种方法，文生3D可以直接生成文字描述的场 景，甚至现实中不存在的事物，对于没有专业知识的普通人更加友好，且不需要提前准备扫描仪等额外设备。

扫描得3D：成熟落地，手机即可实现

3D扫描技术结合数字三维重建等技术手段，利用三维扫描设备，可以对自然或人工合成物体进行建模，重建 真实物体的三维模型，目前已广泛运用于建筑保护、CT扫描、AR/VR等领域。 随着时间的发展，扫描仪的可得性、便携性逐渐增强。2015年安德鲁·塔隆团队就为巴黎圣母院大教堂完成 精度5mm的激光扫描和三维建模，越来越多的扫描工作让古物永久保存。2020年iPad Pro出现用于3D扫描和增 强现实的深度传感器（LIDAR），配合应用程序3D Scanner Pro可以进行3D扫描。iOS 12的Quicklook功能更是 可以用USDZ格式将3D模型分享给其他人。苹果RealityScan依靠手机的摄像头就可以实现扫描建模，iOS端和安 卓版本均已发布。

视频生3D：成熟落地，具备动态实时建模能力

视频生成3D的技术已有落地产品，对于设备的要求越来越低，目前已经可以做到动态实时建模。无需激光 雷达或捕捉设备，现在只需要一部手机或者一段视频，即可进行三维场景重建。 22年开放网页版的Luma应用，以NeRF为核心，仅仅通过iPhone即可通过 AI创建3D；2022年10月，Connect大 会上，扎克伯格技术演示中展示了Codec Avatars 2.0的最新进展，Instant Codec Avatars只需用智能手机 从不同角度扫描人脸再进行各种表情的扫描，数小时可生成精细的虚拟化身；CYAN.AI平台以CNN（卷积神经 网络）和DNN（深度神经网络）为核心，从2D视频中提取人体运动的关键特征进行身体姿势识别，生成的3D 成果还可以与Unity集成。

图生3D：距离真正商用还有一定距离

相比于扫描，图生3D只需要数十张甚至数张真实场景图片即可完成建模。从目前阶段来看，图生3D模型的 发展还处于实验室阶段，距离真正商用还有一定的距离。3D生成技术中的NeRF模型的本质就是图生3D。输 入是一组二维图像和相应的摄像机参数（包括相机位置和方向），输出是表示三维场景中每个点的颜色和密 度的函数。 科技公司在不断尝试研发对应的工具。已有的应用公司包括付费应用Kaedim，用户最少仅需上传一张照片， Kaedim3D即可识别出图中物体的3D形态，并用可导入几乎所有主流软件的格式输出给用户；另外，免费3D模 型生成工具PIFuHD可以配合其他2D图像生成软件生成3D模型，但模型并不能直接导入虚幻引擎或者研发引擎 当作游戏角色或者NPC。

文生3D：学界以科技巨头紧密发力领域

应用端能够支持文生3D的平台很少（如3dfy.ai、Tafi、Masterpiece Studio平台），具有时间长，复杂模 型精度低等问题，仍未达到运用于产业生产环节的标准。 2023年6月，Tafi发布文生3D引擎，受限于数据集，其生成内容主要是3D人型角色。领先的3D内容和软件提供 商Tafi利用专业美术师支持的原创角色平台“Genesis”庞大的3D数据集，宣布可以从文本创建3D角色，可生 成数十亿个3D角色变体。生成的结果可导出到各种 DCC 工具，将高质量角色输出到流行的游戏引擎和 3D 软 件应用程序，例如 Unreal、Unity、Blender、Maya、Maxon Cinema 4D等，但受限于训练数据来自3D角色资 产，Tafi的生成内容主要集中于人型角色。

四、文生3D成本测算：迭代次数万级以上

2D生成需迭代约20-50次

以2D为例，迭代次数越多，生成质量越高，对象越复杂。一般情况下，2D场景迭代20-50次左右即可实现要 求。根据我们实机测试，利用RTX 3090显卡，在Stable Diffusion中，同一指令来生成的3组2D图片发现： 2D模型的迭代速度约为每秒2.1次-4.1次迭代，且速度边际提升。

3D资产算力-生成时间约3-4小时/个

采用3D模型Zero123，单场景3D资产生成需要迭代30000次左右，在RTX 3090显卡（24GB）上运行约3.3-4.2小时。 根据我们实机测试的结果，在Zero123算法下，设定迭代30000次时生成的3D成品相对可行。文生图模型的过程首 先经过文生图片过程（时间几乎可以不计），再通过生成的新视角图片利用NeRF模型生成3D资产。利用3090显卡 （24GB）且显存使用率约50%（即12GB左右）时运行文生3D模型，对处理过的单场景图片，根据测算，每秒迭代次 数约2.35次。总优化时间（小时）=迭代次数/每秒迭代次数/60seconds/60minutes。对于需要迭代30000次的单场 景来说，生成一个3D模型需要3.3-4.2小时。

3D资产算力-生成成本约5元/个

使用RTX 3090显卡在Zero123模型下迭代30000次，生成一个3D资产的算力成本约5元左右。若在RTX 3090上运行 文生图3D模型Zero123，按照RTX 3090显卡每小时1.39元租金计算，若每秒迭代2.25次，需要迭代30000次，则3D 资产算力成本=5.15元（30000次/2.25次/s/60min/60sec*1.39元/hour）。未来随着模型的发展成熟，假设迭代 速度变快到当前常规水平的2倍，在3090显卡生成一个3D资产算力花费约2.6元左右。 文生3D资产算力成本远远低于市场3D资产购买价格，具有价格优势。在3D模型的在线内容库sketchfab上，即使 简单难度的3D资产所需要的时间在2-15小时左右，购买费用在3-40美元区间，远远大于AI+3D生成成本。

报告节选：

（本文仅供参考，不代表我们的任何投资建议。如需使用相关信息，请参阅报告原文。）