清华朱军团队 | 从点云到高保真三维网格：DeepMesh突破自回归生成瓶颈
清华朱军团队 | 从点云到高保真三维网格：DeepMesh突破自回归生成瓶颈在三维数字内容生产领域，三角形网格作为核心的几何表示形式，其质量直接影响虚拟资产在影视、游戏和工业设计等应用场景中的表现与效率。
来自主题: AI技术研报
4667 点击 2025-03-31 15:31
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在三维数字内容生产领域，三角形网格作为核心的几何表示形式，其质量直接影响虚拟资产在影视、游戏和工业设计等应用场景中的表现与效率。
它名为 Uni-3DAR，来自深势科技、北京科学智能研究院及北京大学，是一个通过自回归下一 token 预测任务将 3D 结构的生成与理解统一起来的框架。据了解，Uni-3DAR 是世界首个此类科学大模型。并且其作者阵容非常强大，包括了深势科技 AI 算法负责人柯国霖、中国科学院院士鄂维南、深势科技创始人兼首席科学家和北京科学智能研究院院长张林峰等。
从微观世界的分子与材料结构、到宏观世界的几何与空间智能，创建和理解 3D 结构是推进科学研究的重要基石。3D 结构不仅承载着丰富的物理与化学信息，也可为科学家提供解构复杂系统、进行模拟预测和跨学科创新的重要工具。
块离散去噪扩散语言模型（BD3-LMs）结合自回归模型和扩散模型的优势，解决了现有扩散模型生成长度受限、推理效率低和生成质量低的问题。通过块状扩散实现任意长度生成，利用键值缓存提升效率，并通过优化噪声调度降低训练方差，达到扩散模型中最高的预测准确性，同时生成效率和质量优于其他扩散模型。
澳大利亚国立大学团队提出了ARINAR模型，与何凯明团队此前提出的分形生成模型类似，采用双层自回归结构逐特征生成图像，显著提升了生成质量和速度，性能超越了FractalMAR模型，论文和代码已公开。
文本到图像（Text-to-Image, T2I）生成任务近年来取得了飞速进展，其中以扩散模型（如 Stable Diffusion、DiT 等）和自回归（AR）模型为代表的方法取得了显著成果。然而，这些主流的生成模型通常依赖于超大规模的数据集和巨大的参数量，导致计算成本高昂、落地困难，难以高效地应用于实际生产环境。
大语言模型长序列文本生成效率新突破——生成10万Token的文本，传统自回归模型需要近5个小时，现在仅需90分钟！
2025年2月27日，由前扩散模型领域顶尖研究者创立的Inception Labs正式发布了全球首个商业级扩散大语言模型（dLLM）——“Mercury”。这一里程碑式产品不仅在生成速度、硬件效率和成本控制上实现突破，更标志着自然语言处理技术从自回归（Autoregressive）范式向扩散（Diffusion）范式的重大跃迁。
当前的 AI 领域，可以说 Transformer 与扩散模型是最热门的模型架构。也因此，有不少研究团队都在尝试将这两种架构融合到一起，以两者之长探索新一代的模型范式，比如我们之前报道过的 LLaDA。不过，之前这些成果都还只是研究探索，并未真正实现大规模应用。
在当今的 AI 领域，图灵奖得主 Yann LeCun 算是一个另类。即便眼见着自回归 LLM 的能力越来越强大，能解决的任务也越来越多，他也依然坚持自己的看法：自回归 LLM 没有光明的未来。