阿里3D AI挑战赛落幕，2D照片10秒“升级”成3D模型

8月26日，首届阿里巴巴3D AI挑战赛落下帷幕。本届挑战赛共有1258支队伍报名参赛，三个赛道冠亚季军获奖名单出炉（文章底部查阅获奖名单），颁奖典礼将于Alibaba 3D Artificial Intelligence Challenge Workshop (IJCAI-PRICAI2020) 进行。

同时，阿里巴巴淘系技术部开源的3D-FUTURE数据集受到了业界的广泛赞许与青睐。海内外知名院校和机构，包括斯坦福、UC伯克利、帝国理工、苏黎世理工、加利福尼亚大学、苹果、Facebook、清华、北大等，已开始就3D-FUTURE数据集开展相关学术研究。

基于阿里开源的业界首个工业级大型3D家具数据集3D-FUTURE，“3D机器建模技术”可实现高质量高效率的3D建模，未来有望在保证工业级质量前提下，将建模时间从3小时骤降到10秒，并降低9成建模成本。

阿里开源的3D家具数据集3D-FUTURE中的家具示意图

 

3D模型是未来数字化与智能化的基础，但3D建模成本高、效率低，设计师通常需1～3小时才能完成单个物体的手工建模。本次大赛旨在利用3D AI技术破解产业难题，共吸引1258支队伍参加，选手们在阿里开源的3D-FUTURE数据集基础上，通过深度学习技术，让AI在10秒内完成3D建模。

 

大赛其中一条赛道“基于单张图的3D模型重建”，需参赛队伍对2D照片中的家具进行3D重建，是设计师常见工作之一。来自Zhongjun Wu等人提出的新方法，能根据照片迅速给出3D建模结果，与设计师人工建模匹配度最高，并以79.01分的成绩夺冠。通常重建一个3D模型成本在300～500元，通过3D AI技术，可迅速批量重建3D模型，业内估计将降低9成建模成本。

 

图为3D建模对比图，分别为输入图片，设计师模型，机器重建模型

阿里巴巴淘系技术资深算法专家 乐田表示：“3D重建是3D机器学习的核心，只有在高质量3D数据集支持下，工业级3D AI建模才能满足更大规模的产业需求，技术前景广阔。”阿里3D AI技术已成功应用在淘宝3D购、躺平设计家等场景中，未来还可应用于自动驾驶、VR、AR等领域，将大大提高人机互动、线上商城、室内设计等场景的精确度和丰富度。

 

三维重建是目前的研究核心与趋势，也是打造未来数字化世界的基础。然而，高精度三维重建还停留在研究初期阶段，尤其在家居行业的工业落地困难重重。阿里作为互联网领军者之一，期望为3D家居高精度重建，叩响工业界的大门，开启智能家居设计的崭新时代，为未来的家居设计提供更加便捷，高效的解决方案，以革新家居生活新体验。

 

此次竞赛总结了业界最先进的高校建模方案，探索并驱动了3D重建工业界建模的方法研究。AI技术将会百倍级压缩建模时间，大大简化家居设计时间，为未来降低工业设计成本，提高客户体验感提供新方向。在数据为王的时代，业界此前并没有高质量3D家居开源数据集，这极大制约了学术及工业界在3D高精度重建方面的研究发展。此次，阿里巴巴淘系技术部开源了3D-FUTURE数据集，共包含20,000+高清室内场景专业设计渲染图，与10,000+工业在用的高精度3D家具模型，以及信息丰富的高清纹理和属性标签，让数据驱动的工业级3D建模成为可能。该数据集拥有少见的高清纹理，几何细节丰富的模型、以及丰富的类别属性。一经发布，就吸引了斯坦福大学、加州大学伯克利分校、清华大学、香港中文大学等高校及苹果、Facebook等企业，在该数据集基础上开展学术和应用的前沿研究。我们将持续维护，完善，提升，并扩充该数据集。

 

3D-FUTURE数据集主页：

https://tianchi.aliyun.com/specials/promotion/alibaba-3d-future

 

2020阿里巴巴 3D AI 挑战赛获奖名单如下：

// 赛道一  reconstruction

// 赛道二  retrieval

// 赛道三  segmentation

 

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作者|淘系技术

编辑|橙子君

出品|阿里巴巴新零售淘系技术