突破高分辨率3D建模算力瓶颈！南大&复旦提出 Direct3D‑S2：8卡即可训练，革新 1024³...

主要观点总结

本文介绍了在3D生成领域的一种新型方法Direct3D‑S2，该方法采用空间稀疏注意力机制，能大幅削减计算与内存开销，使得高分辨率3D模型的训练成为可能。该方法的关键贡献在于空间稀疏注意力 (SSA) 机制，显著提升了扩散变换器在稀疏体积数据上的计算效率。此外，该框架还具备统一设计的变分自编码器，提高训练效率与稳定性。实验结果表明，Direct3D‑S2在生成质量和效率上超越了现有方法。

关键观点总结

关键观点1: Direct3D‑S2采用空间稀疏注意力机制

空间稀疏注意力机制是Direct3D‑S2的核心，显著提高了扩散变换器在稀疏体积数据上的计算效率。

关键观点2: Direct3D‑S2具备统一设计的变分自编码器

该框架的变分自编码器提高了训练效率与稳定性，实现了端到端的稀疏SDF VAE。

关键观点3: Direct3D‑S2在生成质量和效率上超越现有方法

大量实验证明，Direct3D‑S2在生成质量方面优于当前最佳图像转3D方法，并且只需要8块GPU即可进行训练，使得千兆级3D生成变得实用且易于实现。

免责声明