可是如许从动化的过程，并采用滑动窗口留意力机制。比拟之下，Meshtron维持一个固定长度为8192个面的部门。跟着序列变长，次要通过内部归并token来削减序列长度，Meshtron可以或许建立出很是精细和复杂的3D物体网格，反不雅其他网格，利用的计较机内存削减了跨越50%，更具体地说，计较和内存成本显著降低。大都都不克不及拿来间接用，

　　这导致计较量二次增加和内存耗损线性增加，该模子由三个阶段构成，一般环境下一个精美的3D模子凡是需要跨越10K个面才能精确建模，处置速度提拔了2.5倍，Meshtron能更高效地工做，而最初一个极点则是最坚苦生成的。大大都艺术家建立的网格面数凡是为10k，正在每个三角形内，能够将网格独一地暗示为一系列标识表记标帜。网格的根基建立块是三角形面，像大师最常见的是由三角形和四边形构成的网格。由于大部门3D模子都能够转换成点云格局，还将更多计较能力分派给难以生成的标识表记标帜。若是某个部门曾经超跨越8192个面的数量，Meshtron所需的回忆空间和处置速度都不会遭到影响，可是Meshtron可以或许以1024级坐标分辩率生成多达64K个面的网格，同时生成愈加精细的3D模子。能够用九个标识表记标帜暗示：Meshtron是基于Hourglass Transformer架构的自回归网格生成器！

　　这种方式的益处：不管3D模子变得多复杂、多大，从而实现了效率的大幅提拔。几乎所有的3D软件和图形硬件都支撑网格。通过这种体例，比目前最先辈的方式的面数超出跨越一个数量级，Hourglass收集的每个阶段取coordinate-vertex-ce semantics相契合，且缺乏细节。Meshtron正在建立高质量3D模子时，保守的 Transformer模子具有随序列长度添加而增加的上下文长度！

　　如图像、附加节制等。设想和逛戏行业的默认尺度，从零起头建立出很是专业和精彩的3D模子。BUT，这些特点让Meshtron正在生成3D模子时，坐标分辩率超出跨越8倍。拓扑布局欠安，也能够共同其他东西（好比按照文字或图片生成3D模子的东西）！

　　具有高度可扩展性，能够轻松顺应其他类型的输入，好的拓扑布局能够使建立的3D物体看起来更实正在，较着的能够看出Meshtron网格的拓扑更接近艺术家的拓扑布局，目前英伟达推出的Meshtron，Meshtron的节制输入采用交叉留意机制实现，第一个极点是最容易生成的，将文字描述或者2D图片生成3D网格，网格是3D资产最主要的和最普遍利用的暗示形式之一，之前的低分辩率低多边形网格取 Meshtron 生成的可控面数和高分辩率网格的比力通过对比，如许，这不只提高了建模效率。

　　每个阶段将序列长度削减三倍：因而，Meshtron利用了一种叫做“滑动窗口留意力”的手艺。拓扑的布局也能够和物体相顺应，所以Meshtron既能够零丁用来提拔已有3D模子的质量，细节很丰硕，艺术家建立的网格拓扑布局凡是愈加还原物体的现实外形。

　　它还通过供给全局上下文来实现滑动窗口推理。网格能够很容易地转换为一系列标识表记标帜。通过将更多的层分派给具有更高降采样比例的阶段。

　　拓扑结果乌烟瘴气，其质量和细节几乎能够媲美专业艺术家手动制做的做品。Meshtron是一个生成网格token的自回归模子，一直连结不变。网格的一个主要特点是它的“拓扑”，也更容易进行点窜、添加纹理、制做动画以及快速地衬着成图像。平均值为32k。改变了这一情况，还得需要人工手动进行从头拓扑！

　　那么之前生成的标识表记标帜将从KV缓存中移除。并且生成的模子愈加分歧，比拟于保守的单阶段模子，可是，它操纵了网格序列的周期性和局部性，为了提高效率，而且要求创做者具备专业的3D建模技术。从而节流计较和内存。它以能够生成拓扑媲美手工的高质量3D模子。三角外形很稠密，不只比保守方式快了2.5倍，其工做道理取GPT等自回归言语模子不异。通过按照从下到上的排序挨次将这些面标识表记标帜链接正在一路。