Atlas3D: Physically Constrained Self-Supporting Text-to-3D for Simulation and Fabrication

📄 arXiv: 2405.18515v2 📥 PDF

作者: Yunuo Chen, Tianyi Xie, Zeshun Zong, Xuan Li, Feng Gao, Yin Yang, Ying Nian Wu, Chenfanfu Jiang

分类: cs.LG

发布日期: 2024-05-28 (更新: 2024-11-16)

备注: Project Page: https://yunuoch.github.io/Atlas3D/

💡 一句话要点

Atlas3D：物理约束的自支撑文本到3D生成，用于仿真和制造

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱八：物理动画 (Physics-based Animation) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 文本到3D生成 物理约束 自支撑 可微仿真 Score Distillation Sampling

📋 核心要点

  1. 现有文本到3D生成方法缺乏对物理约束的考虑，导致生成的模型在仿真和3D打印中稳定性不足。
  2. Atlas3D通过引入可微仿真损失和物理正则化，确保生成的3D模型在重力、接触和摩擦作用下保持自支撑。
  3. 实验表明，Atlas3D能够有效提升现有文本到3D生成框架的性能，生成可在仿真和现实环境中稳定存在的3D模型。

📝 摘要（中文）

现有的基于扩散的文本到3D生成方法主要关注生成视觉上逼真的形状和外观，常常忽略了下游任务所需的物理约束。生成的模型在基于物理的仿真或3D打印中经常无法保持平衡。这种平衡对于交互式游戏、具身AI和机器人技术中满足用户设计意图至关重要，在这些领域中，需要稳定的模型来实现可靠的交互。此外，稳定的模型确保了3D打印物体，例如用于家居装饰的小雕像，可以独立站立而无需额外的支撑。为了填补这一空白，我们引入了Atlas3D，这是一种自动且易于实现的方法，可以增强现有的基于Score Distillation Sampling (SDS)的文本到3D工具。Atlas3D确保生成自支撑的3D模型，这些模型符合重力、接触和摩擦下的物理稳定性定律。我们的方法结合了一种新颖的基于可微仿真的损失函数和受物理启发的正则化，可以作为现有框架的改进或后处理模块。我们通过广泛的生成任务验证了Atlas3D的有效性，并在模拟和真实环境中验证了生成的3D模型。

🔬 方法详解

问题定义：现有基于扩散模型的文本到3D生成方法，虽然在视觉效果上表现出色，但忽略了物理约束，导致生成的3D模型在实际应用中，如仿真和3D打印时，常常无法保持平衡和稳定。这限制了它们在交互式游戏、具身AI和机器人等领域的应用，因为这些领域需要能够可靠交互的稳定模型。

核心思路：Atlas3D的核心思路是在文本到3D的生成过程中，显式地考虑物理稳定性。通过引入基于可微仿真的损失函数和物理启发的正则化项，引导模型生成在重力、接触和摩擦等物理作用下能够保持自支撑的3D模型。这种方法旨在弥合视觉逼真度和物理可行性之间的差距。

技术框架：Atlas3D可以作为现有基于Score Distillation Sampling (SDS)的文本到3D生成框架的改进或后处理模块。其主要流程包括：1) 使用现有的文本到3D模型生成初始3D模型；2) 将生成的模型输入到可微物理引擎中进行仿真，计算稳定性相关的损失；3) 使用物理正则化项进一步约束模型的形状；4) 将损失和正则化项反向传播到生成模型，优化模型参数，生成更稳定的3D模型。

关键创新：Atlas3D的关键创新在于引入了可微仿真损失函数和物理启发的正则化项。可微仿真损失函数允许模型直接从物理仿真中学习，优化模型的稳定性。物理正则化项则通过约束模型的形状，进一步提高其在物理环境中的稳定性。这种结合使得Atlas3D能够生成既具有视觉吸引力又具有物理可行性的3D模型。

关键设计：Atlas3D的关键设计包括：1) 使用MuJoCo等物理引擎进行可微仿真，计算模型在重力作用下的倾倒风险；2) 设计基于接触和摩擦的损失函数，鼓励模型具有稳定的支撑面；3) 引入物理正则化项，例如最小化模型的表面积或体积，以提高其稳定性；4) 通过调整损失函数和正则化项的权重，平衡视觉质量和物理稳定性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

Atlas3D通过在多个生成任务中进行验证，证明了其有效性。实验结果表明，Atlas3D能够显著提高生成模型的物理稳定性，使其在仿真和真实环境中都能保持平衡。与现有方法相比，Atlas3D生成的模型在倾倒风险和支撑需求方面均有显著降低，同时保持了良好的视觉质量。

🎯 应用场景

Atlas3D具有广泛的应用前景，包括：1) 交互式游戏：生成可稳定放置和交互的游戏角色和场景；2) 具身AI和机器人：创建可在真实环境中稳定运行的机器人模型；3) 3D打印：生成无需额外支撑即可独立站立的3D打印模型，例如家居装饰品和玩具。该研究有望推动文本到3D生成技术在实际应用中的落地。

📄 摘要（原文）

Existing diffusion-based text-to-3D generation methods primarily focus on producing visually realistic shapes and appearances, often neglecting the physical constraints necessary for downstream tasks. Generated models frequently fail to maintain balance when placed in physics-based simulations or 3D printed. This balance is crucial for satisfying user design intentions in interactive gaming, embodied AI, and robotics, where stable models are needed for reliable interaction. Additionally, stable models ensure that 3D-printed objects, such as figurines for home decoration, can stand on their own without requiring additional supports. To fill this gap, we introduce Atlas3D, an automatic and easy-to-implement method that enhances existing Score Distillation Sampling (SDS)-based text-to-3D tools. Atlas3D ensures the generation of self-supporting 3D models that adhere to physical laws of stability under gravity, contact, and friction. Our approach combines a novel differentiable simulation-based loss function with physically inspired regularization, serving as either a refinement or a post-processing module for existing frameworks. We verify Atlas3D's efficacy through extensive generation tasks and validate the resulting 3D models in both simulated and real-world environments.