Stability AI 最新发布的AI 模型Stable Zero123 能够根据单张图片生成高质量的3D 物体视图，其性能大幅超越前代模型Zero123-XL。该模型的改进主要体现在三个方面：优化的训练数据集、创新的“升高条件”技术以及效率提升40 倍的训练流程。 Stable Zero123 目前已在Hugging Face 平台发布，并提供研究版和商业版两种授权模式，为3D 物体生成领域带来了新的可能性。本文将详细解读Stable Zero123 的核心技术以及应用前景。
Stability AI发布了一款名为Stable Zero123的全新AI 模型，该模型能够根据单张图片生成高质量的3D 物体视图。 Stable Zero123在生成的效果上显着超越了其前身Zero123-XL，主要得益于三个关键创新。
Stable Zero123采用了一种经过严格筛选的训练数据集，这些数据集来自Objaverse，专门保留了高质量的3D 物体。这一改进确保了生成的3D 物体更加逼真。
在模型的训练和推理过程中，Stable Zero123使用了估计的相机角度进行“升高条件”（elevation conditioning），这一技术使模型能够进行更准确的预测，显着提升了生成图像的质量。 Stable Zero123还引入了一种预计算数据集和改进的数据加载器，使得训练效率提高了40倍。
Stable Zero123目前已在Hugging Face 上发布，供研究人员和非商业用户下载与实验。需要注意的是，该模型的使用受到一定的授权限制，分为两种版本:Stable Zero123和Stable Zero123C。前者包含了一些CC-BY-NC 授权的3D 物体，仅可用于研究用途;后者则仅使用了CC-BY 和CC0授权的物体，允许拥有Stability AI 会员的用户进行商业使用。
此外，Stable Zero123还与开源代码threestudio 相结合，支持3D 物体生成的开源研究。当前，相关的简化版Stable3D 流程正处于私密预览阶段。通过这种方法，用户可以利用Score Distillation Sampling（SDS）优化神经辐射场(NeRF)，从Stable Zero123模型生成的图像中构建出纹理丰富的3D 模型。
Stable Zero123的发布不仅为3D 物体生成领域带来了显着的技术进步，还为研究和商业应用提供了新的可能性。
官方博客:https://stability.ai/news/stable-zero123-3d-generation
划重点:
Stable Zero123能够根据单张图片生成高质量3D 物体视图，显着提升生成效果。
该模型通过改进的数据集和升高条件技术，实现了更准确的图像生成。
Stable Zero123分为研究版和商业版，后者需持有Stability AI 会员资格。
Stable Zero123的出现标志着3D模型生成技术的一次显着飞跃，其高效的训练流程和高质量的生成效果为未来更多应用场景提供了可能性，值得期待其在各领域的进一步发展和应用。