TRELLIS项目深度解析：基于两阶段修正流变换器的3D生成模型训练架构

在3D内容生成领域，微软研究院开源的TRELLIS项目提出了一种创新的两阶段训练框架，其核心是通过修正流变换器（Rectified Flow Transformers）实现从2D图像到3D结构的生成。本文将深入解析该项目的关键技术细节与训练资源配置。

训练资源配置体系

项目采用分布式GPU集群进行模型训练，具体配置如下：

1. 第一阶段训练：

   • 使用32张NVIDIA A100 GPU进行变分自编码器（VAE）训练，耗时约4天
   • 随后采用64张A100 GPU进行修正流变换器训练，持续7天

2. 第二阶段训练：

   • VAE训练扩展至约7天
   • 修正流变换器训练需要10天，同样使用64张A100 GPU

这种分级训练策略有效平衡了计算资源与模型性能的关系，其中第二阶段更长的训练时间反映了其对模型精度的更高要求。

关键技术实现细节

数据表示方法

项目采用稀疏体素（Sparse Voxel）作为3D对象的基础表示形式。值得注意的是：

• 训练过程中直接使用真实数据（GT）的稀疏体素表示
• 特征提取阶段会聚合150个不同视角的渲染图像特征
• 体素坐标生成与特征提取是解耦的独立过程

视角处理策略

在图像条件处理方面，项目展现了独特的设计：

• 训练时仅使用单视角图像作为条件输入
• 多视角生成能力通过随机采样策略实现
• 这种设计显著降低了训练复杂度，同时保持了生成灵活性

工程实践启示

从项目实现中可以总结出以下重要经验：

1. 大规模3D生成需要分层训练策略，先建立基础表征再优化细节
2. 稀疏表示能有效降低3D数据处理的内存开销
3. 单视角训练+多视角推理的架构设计具有较好的性价比

该项目的技术路线为资源受限的研究团队提供了重要参考，展示了如何在有限条件下平衡模型性能与计算成本。随着3D生成技术的发展，这种基于修正流和稀疏表示的架构可能会成为行业重要范式之一。