本报告介绍了Ultra3D，一个在3D物体生成领域取得突破性进展的高效框架。该框架着重解决了现有方法在稀疏体素表示中面临的计算效率问题，通过创新的两阶段流程和局部注意力机制，显著提升了3D建模的速度，最高可达6.7倍，同时保持了高质量的几何结构生成。报告由南洋理工大学博士生陈奕文主讲，他此前在3D生成领域已有诸多贡献，并开源了广受好评的MeshAnything系列模型。

✨ Ultra3D框架通过引入紧凑的VecSet表示，在第一阶段高效生成粗略的物体结构，有效减少了计算所需的token数量，从而加速了体素坐标的预测过程，为后续精细化建模奠定了基础。

🚀 为了优化第二阶段的特征token生成，Ultra3D创新性地提出了Part Attention机制。这是一种基于部件信息的局部注意力机制，它仅在语义一致的同部件组内部进行注意力计算，避免了全局注意力带来的二次复杂度，在保证结构连续性的同时实现了显著的加速。

💡 该框架在不牺牲3D内容生成质量的前提下，显著提升了稀疏体素建模的计算效率，最高可实现6.7倍的加速，为高分辨率、精细几何结构3D内容的生成提供了更高效的解决方案。

🎓 报告人陈奕文是南洋理工大学在3D生成式人工智能领域的博士生，在CVPR、ICLR等顶级会议发表多篇论文，其开源的MeshAnything系列模型在GitHub上获得广泛关注和高度评价，显示了其在3D生成领域的深厚实力。