트렐리스(Trellis)
트렐리스 기반의 통합적이고 고품질의 다양한 포맷을 지원하는 3D 에셋 생성 프레임워크
트렐리스는 3D 콘텐츠 제작 분야에서 기념비적인 도약을 의미합니다. Microsoft Research(MSRA)와 HKU 연구진이 개발한 트렐리스 모델은 단일 이미지 또는 텍스트 프롬프트에서 고품질 3D 에셋을 생성하는 혁신적인 접근 방식을 제시합니다. 기존 생성 방식들이 위상(topology)이나 속도 문제로 어려움을 겪는 것과 달리, 트렐리스는 SLAT(Structured Latent Diffusion) 아키텍처를 활용하여 트렐리스로 생성된 모든 에셋이 전문가 수준의 지오메트리와 텍스처를 유지하도록 보장합니다. Story321 모델 라이브러리의 핵심 요소로서, 트렐리스는 제작자들이 기존 모델링의 병목 현상을 우회할 수 있도록 지원합니다. 트렐리스 기반의 게임 환경을 구축하든, 트렐리스 기반의 VR 경험을 만들든, 트렐리스 프레임워크는 현대 디지털 제작에 필요한 정밀성과 다재다능함을 제공합니다. 트렐리스 생태계는 AI 시대의 고품질 3D 합성 분야에서 최고의 솔루션이 되도록 설계되었습니다.
트렐리스 모델이란 무엇인가요?
트렐리스는 50만 개 이상의 3D 객체로 구성된 대규모 데이터 세트에 대한 대규모 사전 훈련을 활용하는 최첨단 3D 생성 모델입니다. 트렐리스는 Rectified Flow Transformer 아키텍처를 기반으로 구축되었으며, 트렐리스.2 반복에서는 최대 20억 개에서 40억 개의 파라미터까지 확장됩니다. 트렐리스의 핵심 혁신은 시각적 특징을 구조화된 잠재 공간(SLAT)에 매핑하는 능력에 있으며, 트렐리스는 이를 사용하여 여러 3D 표현으로 동시에 디코딩합니다. 트렐리스는 단순한 메시(mesh)를 출력하는 데 그치지 않고, 동일한 트렐리스 잠재 코드에서 3D Gaussian Splatting(3DGS), Radiance Fields, 고해상도 메시를 모두 생성할 수 있습니다. 이러한 통합적인 접근 방식 덕분에 트렐리스는 다른 모델들이 종종 표현하지 못하는 복잡한 위상과 비다양체 지오메트리를 처리하는 데 탁월한 능력을 발휘합니다. 고급 O-Voxel 표현을 통합함으로써 트렐리스는 트렐리스 모델의 가장 복잡한 디테일까지도 외과적인 정확도로 보존합니다.
트렐리스는 3D 가우시안, 메시, Radiance Fields의 통합 생성을 제공합니다.
트렐리스는 뛰어난 추론을 위해 20억~40억 개의 파라미터 Rectified Flow Transformer를 사용합니다.
트렐리스는 인스턴스별 최적화 없이 매우 빠른 피드 포워드 추론을 달성합니다.
컴퓨터 비전3D 합성신경망 렌더링
트렐리스의 핵심 기술 기능
트렐리스 엔진 내부: 대규모 혁신
SLAT: 구조화된 잠재 공간
트렐리스 SLAT 아키텍처는 성공의 비결입니다. 트렐리스는 3D 데이터를 전역 구조와 로컬 디테일의 균형을 맞추는 구조화된 그리드로 구성하여 트렐리스가 다양한 뷰에서 일관성을 유지할 수 있도록 합니다.
통합된 트렐리스 디코딩
단일 트렐리스 추론 실행을 통해 다양한 형식으로 디코딩할 수 있습니다. 즉, 트렐리스 사용자는 무거운 트렐리스 확산 프로세스를 다시 실행하지 않고도 메시와 3DGS 간에 전환할 수 있으므로 막대한 컴퓨팅 리소스를 절약할 수 있습니다.
트렐리스 대규모 사전 훈련
트렐리스는 다양한 3D 데이터 코퍼스에서 훈련되어 유기적인 캐릭터부터 단단한 표면의 기계 부품에 이르기까지 광범위한 범주를 이해할 수 있습니다. 트렐리스의 지식 기반은 진정으로 세계적 수준입니다.
대화형 트렐리스 편집
트렐리스는 잠재 공간 조작을 허용합니다. 즉, 입력 파라미터 또는 트렐리스 잠재 시드를 조정하기만 하면 트렐리스 기반 로컬 편집을 수행하거나 트렐리스 모델의 변형을 생성할 수 있습니다.
트렐리스 파이프라인 작동 방식
이미지에서 트렐리스 3D까지: 단계별 분석
1
트렐리스 특징 인코딩
트렐리스는 입력 이미지를 가져와 시각적 인코더(예: DINOv2)를 통해 전달하는 것으로 시작합니다. 그런 다음 트렐리스는 이러한 특징을 3D 희소 그리드로 투영하여 트렐리스 구조화된 잠재 공간을 초기화합니다.
2
트렐리스 흐름 매칭
트렐리스 Rectified Flow Transformer는 잠재 공간 내에서 디노이징을 수행합니다. 일련의 트렐리스 추론 단계를 통해 모델은 3D 구조를 개선하여 트렐리스 출력이 입력 프롬프트와 완벽하게 일치하도록 보장합니다.
3
트렐리스 에셋 실현
트렐리스 잠재 공간이 완료되면 전문화된 트렐리스 디코더가 데이터를 사용 가능한 3D 형식으로 변환합니다. 트렐리스 메시이든 트렐리스 가우시안 스플랫이든 최종 출력은 즉시 배포할 수 있습니다.
트렐리스 실제 애플리케이션
트렐리스 3D 기술로 산업 역량 강화
게임 개발 분야의 트렐리스
게임 스튜디오는 트렐리스를 사용하여 배경 에셋 및 소품 생성을 자동화합니다. 트렐리스는 에셋당 비용을 크게 줄여 트렐리스 기반 파이프라인이 콘텐츠 제작을 기하급수적으로 확장할 수 있도록 합니다.
전자 상거래를 위한 트렐리스
소매업체는 트렐리스를 사용하여 제품 사진을 대화형 3D 모델로 변환합니다. 트렐리스는 고객에게 제품의 360도 뷰를 제공하여 트렐리스 기반 쇼핑 경험을 향상시키고 반품률을 줄입니다.
메타버스의 트렐리스
트렐리스는 가상 세계를 구축하는 데 완벽한 도구입니다. 트렐리스를 사용하여 환경과 아바타를 생성함으로써 제작자는 트렐리스 기반 디지털 공간을 다양하고 고품질의 3D 콘텐츠로 몇 분 안에 채울 수 있습니다.
트렐리스에 대한 자주 묻는 질문
트렐리스 생태계에 대한 이해 심화
트렐리스의 하드웨어 요구 사항은 무엇입니까?
트렐리스는 대규모 모델입니다. 기본적인 트렐리스 추론은 16GB VRAM GPU(예: RTX 3090)에서 실행할 수 있지만, 전체 트렐리스-X-Large 또는 트렐리스.2 모델은 딥 트렐리스 잠재 처리를 처리하기 위해 24GB+ VRAM 하드웨어에서 가장 잘 작동합니다.
트렐리스는 Tripo 또는 Rodin과 같은 다른 3D AI 모델과 어떻게 비교됩니까?
트렐리스는 SLAT 아키텍처와 다중 형식 출력으로 두드러집니다. 메시(mesh)에만 집중하는 모델과 달리 트렐리스는 더 높은 위상 정확도로 3D 가우시안 및 Radiance Fields를 포함하는 보다 유연한 트렐리스 프레임워크를 제공합니다.
트렐리스는 텍스트에서 3D 모델을 생성할 수 있습니까?
예, 트렐리스는 다중 모드 트렐리스 임베딩 시스템을 통해 텍스트-3D를 지원합니다. 객체를 설명하면 트렐리스가 텍스트 지침을 정확히 따르는 해당 트렐리스 3D 에셋을 합성합니다.
트렐리스 모델은 오픈 소스입니까?
Microsoft는 학술 목적으로 트렐리스 연구 및 코드를 공개했습니다. 트렐리스 커뮤니티는 Blender 및 Unreal Engine과 같은 소프트웨어에 트렐리스 기능을 제공하기 위해 적극적으로 플러그인을 구축하고 있습니다.
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