TRELLIS-500K

TRELLIS-500K是一个包含50万个多样化对象的大型3D资产数据集，用于训练TRELLIS模型。

TRELLIS-500K is a large-scale 3D asset dataset containing 500,000 diverse objects, designed for training the TRELLIS model.

原始信息汇总

TRELLIS 数据集概述

数据集简介

TRELLIS 是一个大规模 3D 资产生成模型，能够根据文本或图像提示生成高质量的 3D 资产，支持多种输出格式，如 Radiance Fields、3D Gaussians 和 meshes。其核心是统一的 Structured LATent (SLAT) 表示，允许解码为不同的输出格式，并采用 Rectified Flow Transformers 作为强大的骨干网络。TRELLIS 在包含 50 万个多样化对象的 3D 资产数据集上进行了大规模预训练，模型参数高达 20 亿。

数据集特点

• 高质量：生成具有复杂形状和纹理细节的多样化 3D 资产。
• 多功能性：支持文本或图像提示，生成多种 3D 表示形式，如 Radiance Fields、3D Gaussians 和 meshes。
• 灵活编辑：支持对生成的 3D 资产进行编辑，如生成同一对象的不同变体或局部编辑。

数据集更新

• 2024年12月26日：发布 TRELLIS-500K 数据集及数据准备工具包。
• 2024年12月18日：实现 TRELLIS-image 模型的多图像条件生成，并添加 Gaussian 导出功能。

数据集内容

• TRELLIS-500K：包含 50 万个 3D 资产，数据来源于 Objaverse(XL)、ABO、3D-FUTURE、HSSD 和 Toys4k，并根据美学评分进行筛选。

预训练模型

模型	描述	参数量	下载链接
TRELLIS-image-large	大型图像到 3D 模型	12 亿	下载
TRELLIS-text-base	基础文本到 3D 模型	342M	即将发布
TRELLIS-text-large	大型文本到 3D 模型	11 亿	即将发布
TRELLIS-text-xlarge	超大型文本到 3D 模型	20 亿	即将发布

使用示例

提供最小化示例代码，展示如何使用预训练模型进行 3D 资产生成，并支持生成多种格式的 3D 资产，如 3D Gaussians、Radiance Fields 和 meshes。

许可证

TRELLIS 模型和大部分代码采用 MIT 许可证，部分子模块可能采用不同的许可证。

引用

如果使用该数据集，请引用以下论文： bibtex @article{xiang2024structured, title = {Structured 3D Latents for Scalable and Versatile 3D Generation}, author = {Xiang, Jianfeng and Lv, Zelong and Xu, Sicheng and Deng, Yu and Wang, Ruicheng and Zhang, Bowen and Chen, Dong and Tong, Xin and Yang, Jiaolong}, journal = {arXiv preprint arXiv:2412.01506}, year = {2024} }

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

TRELLIS-500K数据集的构建基于多个公开的3D资产数据集，包括Objaverse(XL)、ABO、3D-FUTURE、HSSD和Toys4k。通过严格的筛选标准，基于美学评分从这些数据集中精选出500K个3D资产，确保了数据集的高质量和多样性。这一构建过程不仅整合了多个来源的数据，还通过过滤机制提升了数据的整体质量，为后续的3D生成任务提供了坚实的基础。

使用方法

使用TRELLIS-500K数据集时，用户可以通过预训练的模型进行3D资产生成。首先，用户需要安装必要的依赖项，并加载预训练模型。随后，通过输入文本或图像提示，模型将生成高质量的3D资产。生成的资产可以以多种格式输出，包括Radiance Fields、3D Gaussians和meshes。用户还可以对生成的资产进行进一步处理，如提取GLB文件或保存为PLY文件。此外，数据集还提供了Web演示工具，用户可以通过Gradio框架进行交互式操作，直观地体验3D生成过程。

背景与挑战

背景概述

TRELLIS-500K数据集由微软研究团队于2024年发布，旨在推动3D生成领域的技术进步。该数据集的核心研究问题在于如何通过统一的潜在表示（Structured LATent, SLAT）实现高质量、多样化的3D资产生成。TRELLIS-500K包含了50万个经过美学评分筛选的3D资产，涵盖了从Objaverse(XL)、ABO、3D-FUTURE、HSSD和Toys4k等多个来源的数据。该数据集的发布为3D生成模型提供了丰富的训练资源，显著提升了生成模型的多样性和质量，尤其是在复杂形状和纹理细节的表现上。TRELLIS-500K的推出不仅推动了3D生成技术的发展，还为相关领域的应用提供了新的可能性。

当前挑战

TRELLIS-500K数据集在构建和应用过程中面临多重挑战。首先，3D生成领域本身具有高度复杂性，如何从文本或图像提示中生成高质量且多样化的3D资产是一个核心难题。尽管TRELLIS-500K通过统一的潜在表示（SLAT）和Rectified Flow Transformers提升了生成效果，但在处理复杂几何结构和纹理细节时仍存在一定局限性。其次，数据集的构建过程中，如何从多个来源的3D资产中进行有效筛选和整合，确保数据的多样性和美学质量，也是一个技术难点。此外，大规模3D数据的存储、处理和渲染对硬件和软件提出了较高要求，尤其是在实时生成和编辑场景中，计算资源的消耗和效率问题仍需进一步优化。

常用场景

经典使用场景

TRELLIS-500K数据集在3D生成领域具有广泛的应用，尤其是在基于文本或图像提示生成高质量3D资产方面。该数据集通过其统一的Structured LATent（SLAT）表示，能够灵活地解码为多种输出格式，如辐射场、3D高斯和网格。这一特性使得TRELLIS-500K在3D生成任务中表现出色，成为研究者和开发者在探索3D生成模型时的首选工具。

解决学术问题

TRELLIS-500K数据集解决了3D生成领域中的多个关键学术问题，尤其是在大规模3D资产生成和多样化输出格式支持方面。通过其SLAT表示和Rectified Flow Transformers，该数据集显著提升了3D生成的质量和灵活性，克服了传统方法在生成复杂形状和纹理细节时的局限性。此外，其本地编辑能力为3D资产的个性化定制提供了新的研究方向。

实际应用

在实际应用中，TRELLIS-500K数据集被广泛用于游戏开发、虚拟现实和增强现实等领域。其能够根据文本或图像提示快速生成高质量的3D资产，极大地提高了内容创作的效率。此外，其灵活的编辑功能使得开发者能够轻松地对生成的3D资产进行修改和优化，满足不同应用场景的需求。

数据集最近研究

最新研究方向

在三维生成领域，TRELLIS-500K数据集的推出标志着大规模三维资产生成技术的重大突破。该数据集通过整合多个高质量的三维资源库，如Objaverse(XL)、ABO和3D-FUTURE等，构建了一个包含50万个多样化三维资产的庞大集合。其核心创新在于引入了结构化潜在表示（SLAT），使得模型能够灵活地生成多种三维表示形式，如辐射场、三维高斯分布和网格。这一技术不仅显著提升了生成质量，还实现了局部编辑和多样化输出，为三维内容创作提供了前所未有的灵活性。当前研究热点集中在如何进一步优化SLAT表示，以支持更复杂的三维场景生成和实时交互应用，推动三维生成技术在虚拟现实、游戏开发和工业设计等领域的广泛应用。