香港中文大学（深圳）、ByteDance、清華大学の研究チームは3月28日（金）、オープンソースの3Dモデル生成AIプロジェクト「Hi3DGen: High-fidelity 3D Geometry Generation from Images via Normal Bridging」の論文を発表、4月10日（木）にはGitHubリポジトリにコードが公開される。Hi3DGen v0.1のモデルはHugging Faceのスペースでも公開されている。

Hi3DGenは、入力する2D画像と出力する3Dモデルの中間表現としてノーマル（法線）マップを使用する「ノーマルブリッジング（Normal Bridging）」というアプローチを導入することで、高精細な3Dジオメトリの生成を可能にするAIモデル。ノーマルマップはサーフェスの向きを表現するものであり、物体の細やかな形状の特徴を捉えるのに適していることから、Hi3DGenでは入力された2D画像からノーマルマップを推定し、3Dジオメトリを高度に再構成する

▲入力画像（左）とHi3DGenでの生成結果（右）。他のAIモデルと比較してディテール豊かな出力となっている

Hi3DGenフレームワークを構成する3つの主要コンポーネント

Hi3DGenのフレームワークは「画像からノーマルマップの推定（Image-to-Normal Estimation）」、「ノーマルマップから3Dジオメトリの生成（Normal-to-Geometry Generation）」、「高品質データセットの構築（3D Data Synthesis Pipeline）」という3つの主要コンポーネントから構成されている。

第1段階では鮮明なノーマルマップ推定を可能とする「Noise-injected Regressive Normal Estimation（NiRNE）」技術を利用する。実写画像に対しても高精度のノーマルマップを推定・生成できる点が特長とのこと。

第2段階では潜在拡散モデル（Latent Diffusion Models、LDMs）を用いてノーマルマップから3Dジオメトリへの変換を学習する「Normal-Regularized Latent Diffusion（NoRLD）」手法が導入されている。

第3段階では、本モデルのために開発された「DetailVerse」というデータセット構築パイプラインを使用する。テキストプロンプトの収集から高品質な画像の生成、3Dアセットのディテール合成というステップを経てデータセットが構築されるパイプラインで、このデータセットの質が、最終出力される3Dモデルの品質を大きく左右するという。

下記プロジェクトページには、より詳細な技術解説と多様な生成サンプル、Hunyuan3D-2.0、Trellis、Tripo-SGとの品質比較などが掲載されている。

■Hi3DGen: High-fidelity 3D Geometry Generation from Images via Normal Bridging（プロジェクトページ、英語）
https://stable-x.github.io/Hi3DGen/

■Hugging Face
https://huggingface.co/spaces/Stable-X/Hi3DGen

■GitHub
https://github.com/Stable-X/Hi3DGen

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