【产品介绍】

• Pixal3D 是由清华大学、腾讯 ARC 实验室及惠灵顿维多利亚大学联合研发的下一代图像转 3D 生成算法模型。

• 该项目针对现有 3D 原生生成器在规范空间中生成时导致 2D-3D 对应关系模糊、无法达到像素级精确契合的行业难题进行了攻关。

• 平台引入创新的“像素对齐”生成范式，使生成的 3D 资产在视点上与原始输入图像保持强一致性，将 3D 生成的保真度提升至接近 3D 重建的级别。

• 该研究成果已成功入选 SIGGRAPH 2026，为高精度数字孪生、游戏资产创建及多视角 3D 场景合成提供了全新的底层技术支撑。

【产品功能】

• 像素对齐表征学习：利用定制的 VAE 压缩技术，将像素对齐的稀疏有向距离函数（SDF）转化为高效的稀疏潜变量，奠定高精度几何解码基础。

• 图像反向投影调理：引入反向投影机制，明确将多尺度 2D 图像特征提升至 3D 特征体中，从根本上消除了像素到 3D 空间映射的歧义。

• 双阶段高保真生成：通过双阶段生成式流水线，先期预测物体的粗糙结构，随后精确填充细节潜变量，最终解码出高保真的 3D 纹理网格。

• 跨视角特征聚合：原生支持多视角扩展，能够将来自不同视角的反向投影特征体进行深度融合，生成更为完整的 3D 资产。

• 物体解耦场景合成：提供模块化流水线，支持直接从场景图像中全自动合成出高保真、且各个物体相互独立分离的复杂 3D 场景。