将扩散模型扩展到 3D 数据需要调整架构、数据表示和计算策略，以处理增加的空间复杂性。扩散的核心原则——逐渐添加噪声和去噪——保持不变，但实现必须适应三维结构，如体素网格、点云或网格。以下是主要修改的细分
1. 3D 数据的架构更改 神经网络骨干必须有效地处理 3D 数据。对于基于网格的表示（例如，体素），U-Net 中的标准 2D 卷积层被 3D 卷积代替，以捕获所有维度中的空间关系。例如，3D U-Net 可能会使用在高度、宽度和深度上滑动的内核。对于像点云这样的不规则数据，基于图的层或在点集上运行的 transformers 变得必要。Transformers 中的注意力机制也需要调整：位置嵌入必须编码 3D 坐标，并且自注意力层必须考虑 3D 空间中的距离或关系。此外，下采样和上采样操作（例如，池化或三线性插值）必须跨三个轴操作以保持结构连贯性。
2. 数据表示和噪声调度 3D 数据引入了内存和计算挑战。体素网格的内存占用量随着分辨率的增加呈立方增长，这使得没有稀疏张量或基于补丁的处理等优化的高分辨率训练变得不切实际。噪声应用也必须适应：在 2D 中，噪声是按像素添加的，但在 3D 中，噪声是按体素或点添加的，同时保持相邻区域的一致性。对于点云，噪声可能会直接扰乱点坐标，要求模型学习如何对空间位置而不是像素值进行去噪。噪声调度（每个时间步添加多少噪声）可能需要重新校准，因为 3D 数据的更高维度可能会影响训练期间的收敛。
3. 效率和实际考虑 在 3D 数据上训练扩散模型需要大量的计算资源。混合精度训练、梯度检查点或分布式训练等技术有助于管理内存。对于推理，采样速度至关重要；像潜在扩散（将 3D 数据压缩到低维空间）或蒸馏等方法可以减少推理时间。特定领域的优化也很重要：对于医学成像（例如，MRI 体积），模型可能会优先考虑局部细节保留，而对于合成形状（例如，CAD 模型），全局对称性和拓扑结构优先。像 PyTorch3D 或 Open3D 这样的库提供了处理 3D 数据结构的工具，但将它们集成到现有的扩散框架中需要仔细的工程，以平衡灵活性和性能。
总之，将扩散模型扩展到 3D 涉及重新思考用于体积数据的网络设计、优化内存使用以及调整噪声过程以保持结构完整性。这些更改实现了 3D 形状生成、医学成像或动态场景合成等应用，但它们在计算成本和实现复杂性方面存在权衡。