该流程集成了多项技术创新，以实现卓越的性能。它采用可微分的多层语义表面提取方案，从 S-LRM 重建的混合隐式场中获取网格。此外，专业的高效多视角扩散模型和迭代多层表面细化模块协同工作，提升了生成的 3D 角色的质量和可分解性。这种组合确保最终模型不仅在视觉上细节丰富，而且在语义上清晰可辨，从而方便用户轻松编辑和定制，以适应各种应用场景。
大量实验表明，StdGEN 在几何形状、纹理保真度和语义可分解性方面超越了现有的最先进方法。该模型提供可灵活定制的即用型 3D 角色，非常适合需要快速生成高质量 3D 角色素材的内容创作者、游戏开发者和电影制作人。研究团队已开源推理代码、预训练检查点和数据集，并提供在线演示，以方便更广泛的社区采用和实验。
主要功能包括：
- 几分钟内从单幅图像生成语义分解的 3D 角色
- 基于 Transformer 的语义感知大型重建模型 (S-LRM)，用于联合几何、颜色和语义重建
- 可微分的多层语义表面提取，用于精确的网格生成
- 高效的多视图扩散和迭代表面细化模块，用于高质量输出
- 生成包含身体、衣服和头发等独立组件的可编辑 3D 模型
- 提供开源代码、预训练模型、数据集和在线演示
- 在以下方面表现出色与现有方法相比，几何形状、纹理和可分解性
