Trellis
Trellisを活用した、統合的で高忠実度なマルチフォーマット3Dアセット生成フレームワーク
Trellisは、3Dコンテンツ制作の分野における画期的な進歩を象徴しています。Microsoft Research (MSRA) とHKUの研究者によって開発されたTrellisモデルは、単一の画像またはテキストプロンプトから高品質な3Dアセットを生成するための革新的なアプローチを導入します。トポロジーや速度に苦戦する従来の生成方法とは異なり、Trellisは構造化潜在拡散（SLAT）アーキテクチャを利用して、Trellisによって生成されるすべてのアセットがプロフェッショナルグレードのジオメトリとテクスチャを維持するようにします。Story321モデルライブラリの要として、Trellisはクリエイターが従来型のモデリングのボトルネックを回避できるようにします。Trellisベースのゲーム環境を構築する場合でも、Trellis駆動のVR体験を構築する場合でも、Trellisフレームワークは最新のデジタル制作に必要な精度と汎用性を提供します。Trellisエコシステムは、AI時代の高忠実度3D合成のための決定的なソリューションとして設計されています。
Trellisモデルとは？
Trellisは、50万を超える3Dオブジェクトの大規模なデータセットで大規模な事前学習を活用する、最先端の3D生成モデルです。その中心において、TrellisはRectified Flow Transformerアーキテクチャに基づいて構築されており、Trellis.2のイテレーションでは20億から40億のパラメータにスケールアップしています。Trellisの核となるイノベーションは、視覚的特徴を構造化された潜在空間（SLAT）にマッピングする能力にあり、Trellisはそれを複数の3D表現に同時にデコードするために使用します。Trellisは単純なメッシュを出力するだけではありません。3D Gaussian Splatting (3DGS)、Radiance Fields、および高解像度メッシュをすべて同じTrellis潜在コードから生成できます。この統一されたアプローチにより、Trellisは他のモデルが表現に失敗することが多い複雑なトポロジーや非多様体ジオメトリを処理する独自の能力を備えています。高度なO-Voxel表現を統合することにより、TrellisはTrellisモデルの最も複雑な詳細でさえ外科的な精度で保持されるようにします。
Trellisは、3Dガウス、メッシュ、およびRadiance Fieldsの統一された生成を提供します。
Trellisは、優れた推論のために2B-4BパラメータのRectified Flow Transformerを採用しています。
Trellisは、インスタンスごとの最適化なしで、超高速のフィードフォワード推論を実現します。
コンピュータビジョン3D合成ニューラルレンダリング
Trellisのコア技術的特徴
Trellisエンジンの内部：大規模なイノベーション
SLAT：構造化潜在空間
Trellis SLATアーキテクチャは、その成功の秘訣です。Trellisは3Dデータを、グローバルな構造とローカルなディテールをバランスさせる構造化されたグリッドに整理し、Trellisが異なるビュー間で一貫性を維持できるようにします。
統一されたTrellisデコード
単一のTrellis推論実行を異なる形式にデコードできます。これは、Trellisユーザーが、重いTrellis拡散プロセスを再実行せずに、メッシュと3DGSを切り替えることができることを意味し、膨大な計算リソースを節約できます。
Trellis大規模事前学習
Trellisは、多様な3Dデータのコーパスでトレーニングされており、有機的なキャラクターから硬い表面の機械部品まで、幅広いカテゴリを理解できます。Trellisの知識ベースは真にワールドクラスです。
インタラクティブなTrellis編集
Trellisは潜在空間操作を可能にします。つまり、入力パラメータまたはTrellis潜在シードを調整するだけで、Trellisベースのローカル編集を実行したり、Trellisモデルのバリエーションを生成したりできます。
Trellisパイプラインの動作方法
画像からTrellis 3Dへ：ステップごとの内訳
1
Trellis特徴エンコード
Trellisは、入力画像を取得し、それを視覚エンコーダ（DINOv2など）に通すことから始めます。次に、Trellisはこれらの特徴を3Dスパースグリッドに投影し、Trellis構造化潜在空間を初期化します。
2
Trellisフローマッチング
Trellis Rectified Flow Transformerは、潜在空間内でノイズ除去を実行します。一連のTrellis推論ステップを通じて、モデルは3D構造を洗練し、Trellis出力が入力プロンプトと完全に一致するようにします。
3
Trellisアセット実現
Trellis潜在が確定すると、特殊なTrellisデコーダがデータを使いやすい3D形式に変換します。TrellisメッシュであろうとTrellis Gaussian Splatであろうと、最終出力はすぐに展開できます。
Trellisの現実世界のアプリケーション
Trellis 3Dテクノロジーで業界を強化
ゲーム開発におけるTrellis
ゲームスタジオはTrellisを使用して、背景アセットと小道具の作成を自動化します。Trellisはアセットあたりのコストを大幅に削減し、Trellis搭載のパイプラインがコンテンツ制作を指数関数的に拡大できるようにします。
Eコマース向けのTrellis
小売業者はTrellisを使用して、製品写真をインタラクティブな3Dモデルに変換します。Trellisは、顧客に製品の360度のビューを提供し、Trellis駆動のショッピング体験を向上させ、返品率を削減します。
メタバースにおけるTrellis
Trellisは、仮想世界を構築するための完璧なツールです。Trellisを使用して環境とアバターを生成することにより、クリエイターはTrellisベースのデジタル空間に、多様で高品質な3Dコンテンツを数分で配置できます。
Trellisに関するよくある質問
Trellisエコシステムの理解を深める
Trellisのハードウェア要件は何ですか？
Trellisは大規模なモデルです。基本的なTrellis推論は16GB VRAM GPU（RTX 3090など）で実行できますが、完全なTrellis-X-LargeまたはTrellis.2モデルは、深いTrellis潜在処理を処理するために24GB以上のVRAMハードウェアで最適に動作します。
Trellisは、TripoやRodinなどの他の3D AIモデルとどのように比較されますか？
Trellisは、SLATアーキテクチャとマルチフォーマット出力により際立っています。メッシュのみに焦点を当てたモデルとは異なり、Trellisは、より高いトポロジー精度で3DガウスとRadiance Fieldsを含む、より柔軟なTrellisフレームワークを提供します。
Trellisはテキストから3Dモデルを生成できますか？
はい、TrellisはマルチモーダルTrellis埋め込みシステムを介してテキストから3Dをサポートしています。オブジェクトを記述すると、Trellisはテキストの指示に正確に従う対応するTrellis 3Dアセットを合成します。
Trellisモデルはオープンソースですか？
Microsoftは、学術目的でTrellisの研究とコードをリリースしました。Trellisコミュニティは、BlenderやUnreal EngineなどのソフトウェアにTrellis機能をもたらすためのプラグインを積極的に構築しています。
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