Wonder3D | ComfyUI 3D Pack

Ce guide fournit une introduction complète à la création de contenu 3D avec le modèle "Wonder3D", en utilisant les capacités avancées des nœuds "ComfyUI 3D Pack" pour rationaliser les flux de travail et améliorer la qualité des sorties.

Partie 1 : ComfyUI 3D Pack

1.1. Introduction à ComfyUI 3D Pack

ComfyUI 3D Pack est une suite de nœuds étendue qui permet à ComfyUI de traiter des entrées 3D telles que Mesh & UV Texture en utilisant des algorithmes et modèles de pointe. Il intègre des algorithmes de traitement 3D avancés comme 3DGS (Gaussian Splatting) et NeRF (Neural Radiance Fields), ainsi que des modèles de pointe incluant Hunyuan3D**,** StableFast3D, InstantMesh, CRM, TripoSR et d'autres.

Avec le ComfyUI 3D Pack, les utilisateurs peuvent importer, manipuler et générer du contenu 3D de haute qualité dans l'interface intuitive de ComfyUI. Il prend en charge une large gamme de formats de fichiers 3D comme OBJ, PLY, GLB, permettant une intégration facile des modèles 3D existants. Le pack inclut également des utilitaires de traitement de maillage puissants pour éditer, nettoyer et optimiser la géométrie 3D.

L'un des points forts est l'intégration de la technologie NeRF qui permet une reconstruction 3D photoréaliste à partir d'images 2D. Les nœuds 3DGS permettent le rendu et la stylisation de nuages de points. Les modèles InstantMesh et TripoSR permettent une mise à l'échelle haute résolution et une super-résolution des maillages 3D. CRM (Convolutional Reconstruction Model) permet de récupérer la forme 3D à partir d'images multi-vues et CCM (Color Correction Map).

ComfyUI 3D Pack a été développé par , avec tout le crédit revenant à MrForExample. Pour des informations détaillées, veuillez consulter .

1.2. ComfyUI 3D Pack : Prêt à fonctionner sur RunComfy

Désormais, ComfyUI 3D Pack est entièrement configuré et prêt à être utilisé sur le site web RunComfy. Les utilisateurs n'ont pas besoin d'installer de logiciel ou de dépendances supplémentaires. Tous les modèles, algorithmes et outils requis sont préconfigurés et optimisés pour fonctionner efficacement dans l'environnement web de ComfyUI.

Partie 2 : Utiliser le modèle Wonder3D avec les nœuds ComfyUI 3D Pack

2.1. Qu'est-ce que Wonder3D ?

Wonder3D est une méthode de pointe pour générer efficacement des maillages texturés de haute qualité à partir d'images mono-vue. Elle tire parti de la puissance des modèles de diffusion inter-domaines pour générer des cartes normales multi-vues et leurs images couleur correspondantes. Wonder3D vise à relever les défis de la fidélité, de la cohérence, de la généralisabilité et de l'efficacité dans les tâches de reconstruction 3D mono-vue.

Wonder3D a été développé par une équipe de chercheurs de l'Université de Hong Kong, de l'Université Tsinghua, de VAST, de l'Université de Pennsylvanie, de l'Université de Shanghai Tech, de MPI Informatik et de l'Université du Texas A&M, avec Xiaoxiao Long et Yuan-Chen Guo en tant qu'auteurs principaux à contribution égale. Tout le crédit revient à leur contribution ; pour plus d'informations, veuillez consulter leur page de projet .

2.2. Techniques derrière Wonder3D

Le cœur de Wonder3D réside dans son modèle de diffusion inter-domaines innovant. Ce modèle est conçu pour capturer la distribution conjointe des cartes normales et des images couleur à travers plusieurs vues. Pour y parvenir, Wonder3D introduit un commutateur de domaine et un schéma d'attention inter-domaines. Le commutateur de domaine permet la génération transparente de cartes normales ou d'images couleur, tandis que le mécanisme d'attention inter-domaines facilite l'échange d'informations entre les deux domaines, améliorant la cohérence et la qualité.

Un autre composant clé de Wonder3D est son algorithme de fusion normale sensible à la géométrie. Cet algorithme extrait de manière robuste des surfaces de haute qualité à partir des représentations 2D multi-vues générées, même en présence d'inexactitudes. En tirant parti des riches détails de surface encodés dans les cartes normales et les images couleur, Wonder3D reconstruit des géométries propres et détaillées.

2.3. Avantages/Possibles limitations de Wonder3D

Wonder3D offre plusieurs avantages par rapport aux méthodes de reconstruction mono-vue existantes. Il atteint un haut niveau de détail géométrique tout en maintenant une bonne efficacité, ce qui le rend adapté à diverses applications. Le modèle de diffusion inter-domaines permet à Wonder3D de bien se généraliser à différentes catégories d'objets et styles. La cohérence multi-vue imposée par le mécanisme d'attention inter-domaines aboutit à des reconstructions 3D cohérentes et plausibles.

Cependant, comme toute méthode, Wonder3D peut avoir certaines limitations. La qualité des maillages générés dépend des données d'entraînement et de la capacité du modèle de diffusion à capturer la structure 3D sous-jacente. Les formes très complexes ou ambiguës pourraient poser des défis. De plus, l'implémentation actuelle de Wonder3D se concentre sur des objets uniques, et l'extension pour gérer plusieurs objets ou des scènes entières pourrait être un domaine de recherche future.

2.4. Comment utiliser le flux de travail Wonder3D

Chargez le pipeline de diffusion Wonder3D pré-entraîné en utilisant le nœud "[Comfy3D] Load Diffusers Pipeline", qui importe les points de contrôle et configurations nécessaires du modèle.

Fournissez une image d'entrée et son masque correspondant en utilisant les nœuds "LoadImage" et "InvertMask". Ensuite, alimentez l'image d'entrée et le masque dans le nœud "[Comfy3D] Wonder3D MVDiffusion Model", qui génère des cartes normales multi-vues et des images en couleur.

Traitez les images multi-vues générées en utilisant le nœud "[Comfy3D] Large Multiview Gaussian Model", qui les convertit en une représentation de 3D Gaussian Splatting (3DGS), capturant les détails géométriques de l'objet dans un format de nuage de points.

Transformez la représentation 3DGS en un maillage texturé en utilisant le nœud "[Comfy3D] Convert 3DGS to Mesh with NeRF and Marching Cubes", qui utilise des champs de radiance neuronaux (NeRF) et des algorithmes de cubes marchants pour extraire un maillage de haute qualité.