最近生成式AI风头有点大，这种技术只需要用文字就能作画，而且效果惊艳，堪比专业画师的作品。其中一些热门的方案包括DALL-E2、Midjourney、BariumAI、D-IDAI、StableDiffusion等等，这些工具简单、好玩，已经被无数网友所应用，创造出大量有意思、搞怪的艺术作品。
实际上，这种生成式AI不仅可以用来创作平面图像，也可以快速生成具有纹理的3D模型。目前，NVIDIA、谷歌已经在相关领域进行探索，比如利用文本、2D图像来生成3D模型。而Meta则采取不同的路径，训练AI将文本转化成视频，未来有望在VR中用语音生成3D场景或3D模型。这意味着，未来AR/VR场景也可以由AI生成，而这将大幅提升AR/VR生态的规模。
此前青亭网也曾报道过多款根据文字、语音生成3D场景和动画的方案，比如AnythingWorld、PrometheanAI等等。今年2月，Meta也曾预告一种根据语音描述来实时合成3DVR世界的方案：BuilderBot，你只需要对它说“沙滩”、“树”、“野餐布”等语音指令，就能将不同的场景元素召集到你周围。
MetaCEO马克·扎克伯格表示：BuilderBot将有望改变人们在VR中编程的方式，让计算变得更自然，未来有望用于Horizon屁股那太上，帮助用户快速创建场景和内容。
目前，Meta的BuilderBot还在测试阶段，与此同时，NVIDIA、谷歌等公司也陆续公布了一些用文本生成3D模型、3D场景的方案。
谷歌AIGC方案
去年12月，谷歌科研人员发布了一款基于NeRF3D场景技术，以及OpenAI文本生成模型DALL·E、CLIP的3D生成系统：DreamFields。该系统的点是无需照片样本就能生成3D图像，通过自然语言描述就可以合成全新的3D视角，重建3D立体图像，还可以生成多种物品组合成的复合结构。谷歌科研人员称，DreamFields效果媲美3D数字背景，或是ArtStation平台的内容。
DreamFields仅生成3D模型本身，而背景则采用随机合成图像。目前，DreamFields可合成的物体包括船、花瓶、公共汽车、食物、家具等等。或是将牛油果和椅子合成，用大蒜扮演且，用皮卡丘做成牛油果椅子、茶壶等有趣的3D效果。
谷歌表示：随着3D渲染技术发展，越来越多的媒体内容开始采用3D形式。在游戏、VR应用、电影中，开发者们需要手动创作数千个3D模型，耗费大量时间和精力，成本相当高。
此前，开发者利用3D数据来合成点云、立体像素网格、三角形网格，以及基于GAN模型的隐函数。不过，由于有标记的3D形状数据有限，所以3D数据仅能合成少数的物体类型。相比之下，Dream使用自然语言和简洁的创作界面即可合成3D图形，而且经过NeRF平滑插帧效果，3D图形具有足够高的空间分辨率，效果比立体像素、点云更好。
另外，DreamFields通过预先训练的图像文本模型来生成3D图像，训练采用的数据来自于网络。
值得注意的是，谷歌还推出了类似的AI模型：DreamFusion，这个模型的特点是将AI图像分析模型Imagen与NeRF（神经辐射场）结合，也可以通过文本来合成带有网格的3D模型，兼容常见的3D渲染引擎、建模软件。
Imagen的优势在于使用2D文本图像即可训练，更容易规模化。DreamFusion会使用Imagen生成的多视角2D图像来学习3D渲染，实现用文本来合成3D模型。此外相比于DreamFields，DreamFusion可合成更高质量、具有深度和法线的、可重新照明的3D模型，因此整体效果更逼真。而且，Dreamfision生成的多个3D模型可缝合到同一个场景中。
NVIDIAAIGC方案
近期，NVIDIA还推出了一个低门槛文本生成3D模型：Magic3D，号称适合任何人使用，无需建模经验、无需特殊培训。只需要40分钟左右，该模型就能生成一个带有色彩纹理的3D网格模型，经过调整后，可用于开发游戏或CGI艺术场景。
Magic3D还可以执行基于提示的3D网格编辑。给定低分辨率3D模型和基本提示，可以更改文本以更改生成的模型。此外，Magic3D的作者展示了在几代人中保留同一主题（通常称为连贯性的概念）并将2D图像的样式（例如立体派绘画）应用于3D模型。
NVIDIA表示：通过Magic3D，我们希望让3D合成大众化，允许任何人开发3D内容。该公司CEO黄仁勋曾表示：尽管生成式AI才刚刚起步，但它将有望推动技术变革，其最大的应用场景之一，可能是元宇宙等3D虚拟平台，因为这些平台对于3D内容有大量需求，仅依赖人力开发并不够。
黄仁勋看好用AI生成虚拟场景的前景，其补充：生成式AI可帮助人们构建3D世界，未来其生成的内容还可以在不同的应用中重复使用。
对于3D虚拟生态来讲，生成式AI很关键，它可以帮助普通用户毫不费力的进行3D创作。现在，你可以用AI合成图像、视频，按照这个发展速度，未来也可以合成整个3D场景。而对于NVIDIA来讲，AI和Omniverse的研发是同时进行的，因为二者相辅相成，缺一不可。
AI生成WebAR
实际上，近期还有一个新的趋势，一些WebAR平台也在寻求用AI来生成AR内容的方式，比如GeeneeAR、Niantic旗下的8thWall等等。从技术上讲，WebAR平台可接入生成式AI模块，比如GeeneeAR就推出了基于StableDiffusion模型的AIWebAR内容创造套件RT3DAISDK。该SDK与Geenee的WebAR全身追踪SDK结合，可用于丰富AR试穿体验，比如允许用户用语音来生成服装纹理，试穿各种图案设计。
而8thWall则是使用Dall-E2工具开发了多款WebAR应用，利用Dall-E2，可自动生成动态的3D人脸模型，而利用8thWall平台的LightshipVPSforWeb定位功能，便可以将3D锚定到真实的空间中。当然，也可以使用8thWall的WebARSLAM功能WorldEffects来定位。
从8thWall展示的AI生成WebAR内容来看，生成式AI和WebAR也可以很好的结合，AI合成的3D内容可通过WebAR平台加入实时反射、烘焙物理模拟、图像目标等功能，进一步优化AI合成AR内容的沉浸感。除了Dall-E2外，8thWall还使用BariumAI来生成3D模型的纹理。
除了WebAR外，生成式AI也可以用来开发VR场景，比如开发者ScottieFox就曾尝试使用StableDiffusion来生成VR场景。据悉，Fox将生成式AI与Touchdesigner编程语言、IntelMIDAS模型（可根据单个图像计算3D深度）结合，来合成环境的3D表示。不过，实时运行AI生成VR场景需要大量算力，据Fox称，demo场景是在NVIDIA2080Ti（11GB）上创建的。
实际上，StabilityAI也在关注AI生成3D领域，比如与游戏工作室等公司合作，利用游戏的3D数据库来训练生成算法。该公司CEOEmadMostaque表示：未来，生成AI模型的目标就是打造“全息甲板”，即大规模的VR虚拟空间。
总之，生成式AI不仅对WebAR有价值，未来如果和Horizon等UGCVR平台结合，将有望进一步简化内容创造的过程。
