最近一个也是很火的3D生成算法，感觉比TripoSR质量略好，功能也多一些，但是显存占用和运算量都比TripoSR要高不少。

CRM: 单图像到3D纹理网格的卷积重建模型

🧐CRM（Convolutional Reconstruction Model）是一种高保真的前馈单图像到3D生成模型，能够在仅10秒内从单个图像中生成高保真纹理网格，无需测试时优化。

➡️官网：http://t.cn/A6TbKIyH
➡️ComfyUI workflow：http://t.cn/A6TbKIyQ

✨重点
1. 🚀 创新方法：CRM利用卷积U-Net强大的像素级对齐能力和高带宽，创建高分辨率的三平面（triplane）。
2. 🔍 技术背景：大型重建模型（LRM）展示了卓越的生成速度，但传统基于变换器的方法没有利用三平面组件的几何先验。
3. 🌐 几何优化：CRM整合了稀疏3D数据的几何先验，以改进网络设计，优化最终的生成质量。
4. 🖼️ 图像处理：从单个输入图像生成六个正交视图图像，然后将这些图像输入到卷积U-Net中进行处理。
5. 🎨 应用：CRM能够快速生成多种对象的3D纹理网格，例如玫瑰、青蛙、大象、多啦A梦、猫和校车等。
6. 💡 弹性立方体：CRM采用Flexicubes作为几何表示，以便直接进行端到端优化以生成纹理网格。
7. ⌛ 性能优势：整个推理过程在A800 GPU上大约需要10秒，其中包括U-Net前向（不到0.1秒）、查询UV纹理的表面点和文件I/O。
8. 📊 与现有方法的比较：CRM在质量和速度方面与现有方法相比表现出显著的优势。