注意看，這是一家“魔法博物館”，陳列的展品琳瑯滿目，甚至還有機甲套裝……

魔法鏡子、水晶法杖……也是一應俱全，仿佛真的進入了魔法世界。

沒錯，這個“博物館”里的“展品”全都是由AI打造的，而且一件只需要五分鐘。

來自南洋理工大學、上海AI實驗室等機構的研究人員，共同推出了新款文生3D基礎模型3DTopia。

只需要一組文本，它就可以在5分鐘內生成出多樣化、高精度的3D模型。

除了“魔法博物館”里的展品之外，日常的物品3DTopia更是可以精準合成。

比如老板心血來潮想要布置一下辦公室，它就能建立出桌椅擺件的樣子，甚至桌子上的咖啡也一起“準備”好了。

就算天馬行空一些也沒關系，只要人能想到，它可以建立出一套月球的“沙盤”。

那么，該怎么用3DTopia來創建3D模型呢？

推理分兩階段進行

3DTopia的推理過程是分為兩個階段進行的，第一個階段會根據提示詞生成點云格式的粗糙模型。

比如當我們讓它生成一個機器人模型時，第一階段得到的模型是長這樣的：

第二階段就是用該團隊推出的theeefiner對這個粗糙的點云進行細化，并完成上色等操作。

經過優化theeefiner的之后，這個機器人模型終于變成了人類熟悉的樣子。

所以，實際操作過程也需要對這兩部分用到的工具分別進行部署。

首先拉取3DTopia的文件，然后用conda創建虛擬環境并完成安裝，接著還要安裝另一份教程部署第二階段要用到的threefiner。

部署完成之后，還得到HuggingFace上下載一個checkpoint文件并放到指定目錄。

整個過程難度倒也不算大，但是對于小白來說操作起來可能也得費一番功夫。

所以，如果這個部署過程看上去過于繁瑣，這里還有一份大神改編的Colab筆記。

利用這份筆記，只需要修改其中的提示詞和文件名，部署過程則是一鍵完成，不過實測需要選擇A100才能完美運行。

這份筆記將第二階段拆分成了兩個子步驟，所以部署完之后一共需要運行三段代碼，修改提示詞的方式如下圖。

其中stage1生成的文件名可以點擊左側的文件夾圖標，就可以在3DTopia - results目錄下找到，stage1目錄下同時還會生成初稿的預覽視頻。

最終的成品模型，則是默認存在了stage2目錄中。

不過需要注意的是，目前筆記的第2-2步存在一處小錯誤，運行之前需要在threefiner前加上一個英文感嘆號，否則無法正常運行。

GitHub：https://github.com/3DTopia/3DTopia
Colab筆記：https://colab.research.google.com/github/camenduru/3DTopia-jupyter/blob/main/3DTopia_jupyter.ipynb