LLaMA-Mesh：来自清华和英伟达联合开源，基于大语言模型实现3D网格生成

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LLaMA-Mesh是一种突破性的3D网格生成方法，利用大型语言模型（LLMs）的强大功能。项目由清华和英伟达联合开源，包括了Zhengyi Wang和Sanja Fidler在内的研究团队开发，该方法通过将3D网格数据转换为纯文本，使LLMs能够处理和生成3D结构，就像处理自然语言一样。这一创新不仅利用了LLMs从基于文本的来源中获取的空间知识，还保持了模型强大的文本生成能力。对于那些对人工智能、自然语言处理和3D建模交叉领域感兴趣的人来说，LLaMA-Mesh代表了一个重要的进步，展示了LLMs可以被微调以直接从文本提示中创建复杂的3D模型。

LLAMA-Mesh将文字和3D模型统一成一种格式，把3D模型中顶点坐标和面片定义的数值转化成普通文字表示。模型通过同时学习文字和3D数据，直接进行端到端训练。因此，我们只需要一个统一的模型，就能同时生成文字和3D模型！

LLaMA-Mesh是将大型语言模型（LLMs）与3D网格生成统一起来的方法。
LLaMA-Mesh利用LLMs中的空间知识，从文本源中获取，并实现对话式3D生成和网格理解。
LLaMA-Mesh通过将3D网格表示为纯文本，实现了与LLMs的直接集成。
LLaMA-Mesh通过监督微调数据集，使LLMs能够从文本提示中生成3D网格，并理解和解释3D网格。
LLaMA-Mesh是首个证明LLMs可以通过微调获得复杂空间知识以进行基于文本的3D网格生成的工作。
LLaMA-Mesh在保持强大的文本生成性能的同时，实现了与从头开始训练的模型相当的网格生成质量。
LLaMA-Mesh的方法是将3D网格的数值表示为纯文本，通过文本和3D交错数据进行端到端训练，实现了文本和3D网格的统一生成。

小编在想，类似结合了AI智能化的高质量网格划分工具应该很快会出来。如果将底层网格划分算法和自己公司的制定的网格划分标准结合起来进行训练，是不是就可以把一个能够认识的标准3D模型导入，自动就能获得一个满足标准要求的网格模型。甚至于，与二测开发结合自动完成计算分析和评估结果输出。

参考链接：

https://arxiv.org/pdf/2411.09595https://github.com/nv-tlabs/LLaMa-Meshhttps://huggingface.co/spaces/Zhengyi/LLaMA-Mesh

来源：CAE仿真空间

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首次发布时间：2024-12-05

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