Direct3D-S2 横空出世！千兆级3D生成提速近10倍，AI建模进入新纪元！

空间稀疏注意力:效率与质量的双重飞跃

Direct3D-S2的核心创新在于其空间稀疏注意力（SSA）机制，专为处理稀疏体视数据设计。该机制通过优化扩散变换器(DiT)的计算方式，显著降低了训练和推理的资源需求。据悉，SSA机制使前向传播速度提升3.9倍，反向传播速度提升9.6倍，极大缩短了生成高分辨率3D模型的时间。相比传统方法，Direct3D-S2在保持高质量输出的同时，训练成本大幅降低，展现了卓越的效率优势。

统一稀疏体视格式:提升训练稳定性

Direct3D-S2采用了一种统一的稀疏体视变分自编码器（VAE），在输入、潜在表示和输出阶段保持一致的稀疏体视格式。相较于依赖异构表示的传统3DVAE，这种设计显著提高了训练的稳定性和效率。得益于此，Direct3D-S2能够在1024³分辨率下进行训练，仅需8块GPU，而传统方法通常需要32块GPU才能完成256³分辨率的训练，标志着千兆级3D生成的实用性迈上新台阶。

生成质量超越业界标杆

Direct3D-S2在公开数据集上的测试表现令人瞩目，其生成质量不仅超越了现有最先进的3D生成方法，还在细节捕捉和几何精度上表现出色。生成的3D形状展现了更高的分辨率和更精细的表面细节，适用于虚拟现实、游戏开发、工业设计等多个领域。AIbase观察到，Direct3D-S2的高分辨率生成能力有望为复杂3D建模任务提供全新解决方案。

开源计划:赋能全球开发者

据最新消息，Direct3D-S2的代码和模型权重将在近期公开，具体时间预计在5月底之前。这一开源举措将进一步推动3D生成技术在全球开发者社区中的普及与应用。尽管具体开源许可尚未明确，但业界对其开放性寄予厚望，期待其成为推动3D内容创作的催化剂。

3D生成的未来风向

Direct3D-S2的发布标志着高分辨率3D生成技术的一次重大飞跃。其空间稀疏注意力机制和高效的训练框架不仅突破了传统方法的计算瓶颈，还为千兆级3D生成提供了可扩展的解决方案。AIbase认为，随着开源计划的推进，Direct3D-S2有望在虚拟现实、增强现实、影视制作等领域引发广泛应用，推动3D内容创作进入更加高效和精细化的新时代。

结语

Direct3D-S2以其创新的空间稀疏注意力机制和高效的稀疏体视框架，为高分辨率3D生成树立了新标杆。从显著提速的训练过程到超越业界的高质量输出，这款框架展现了3D生成技术的无限可能。

项目地址：https://github.com/DreamTechAI/Direct3D-S2