传媒行业3D：AI的下一个涌现

新用户首篇研报专享优惠价

报告摘要

分析师分析师杨晓峰杨晓峰登记编号：S1220522040001杨昊杨昊登记编号：S12205230700043D3D：AIAI的下一个涌现的下一个涌现传 媒 团 队传 媒 团 队 行 业 深 度 报 告行 业 深 度 报 告证券研究报告|传媒行业|2023年 9 月 1 2 日报告摘要一、一、文生文生2D2D复盘：复盘：“千万级数据和亿级数据千万级数据和亿级数据”是关键是关键我们认为亿级数据量将是我们认为亿级数据量将是3D3D出现涌现能力的一个重要突破节点。出现涌现能力的一个重要突破节点。在梳理了2D图像发展路径之后，我们发现有三个重要节点值得关注。1 1）领跑模型出现：）领跑模型出现：扩散模型逐渐领先于GAN、自回归模型，成为2D生成模型中主流模型；2 2）首个千万级）首个千万级2D2D数据集出现：数据集出现：ImageNet数据集已拥有22000类约1500万张标注图像，基于ImageNet的比赛ILSVRC诞生了AlexNet、VGG、GoogleNet等经典的深度学习网络模型；3 3）破亿数据集的出现：）破亿数据集的出现：LAION数据集通过爬虫突破上亿数据量，Stable Diffusion基于LAION-5B的子集训练得到。二、二、3D3D研究框架研究框架：已破千万级数据集，：已破千万级数据集，OpenUSDOpenUSD加速数据集扩张加速数据集扩张未来，未来，3D3D的发展将沿着如下思路进行：的发展将沿着如下思路进行：OpenUSDOpenUSD统一数据表现形式和文件格式，使得统一数据表现形式和文件格式，使得3D3D数据集的量得以大幅提升，数据集的量得以大幅提升，而更大数据集和更好模型相互促进发展。而更大数据集和更好模型相互促进发展。1）首个千万级数据集出现首个千万级数据集出现:7月11日发布的Objaverse-XL数据集包含1020万3D资产，主要来源于网络爬虫，是目前最大的3D数据集。3D生成出现了具有统治地位的NeRF模型和千万级数据集Objaverse-XL，3D发展到达2D图像的“2020-2021年”。2）数据集持续扩大：数据集持续扩大：USDUSD简化简化3D3D文件访问，统一文件格式，提供了发展加速度。文件访问，统一文件格式，提供了发展加速度。3D模型表示方式多样，其中隐式表示越来越受重视；同时，3D数据文件多样，通用格式解决模型互导问题。2AUmNQVkY8ZpXrVoW8O9R6MpNnNpNtQeRoOyRjMqRsP6MmMwPwMrNtQuOtRsQ报告摘要三、三、文生文生3D3D的方向的方向-扩散模型扩散模型 NeRFNeRF1 1）目前目前4 4类类3D3D生成路径生成路径从易到难：从易到难：扫描得3D、视频得3D、图生3D、文生3D。2 2）文生）文生3D3D是终极状态：是终极状态：文生3D使得3D资产从“专业的”变成“大众的”，是其他三种路径的最终形态。目前已有的算法中，谷歌提出DreamFusion，是较早一批实现了“文生3D模型”的AI生成模式。和DreamFusion相同，其他文生3D模型的主要结构也是“图像训练模型 3D生成模型”的结构。NeRF在3D生成模型领域具有统治地位。3 3）近两年，谷歌、英伟达、）近两年，谷歌、英伟达、OpenAIOpenAI、MetaMeta、AppleApple公司都有“公司都有“AI 3DAI 3D”布局，对于”布局，对于3D3D的探索路径主要集中在成熟的探索路径主要集中在成熟度不高的图片生成度不高的图片生成3D3D和文生和文生3D3D领域。领域。四、文生四、文生3D3D成本测算：迭代次数万级以上成本测算：迭代次数万级以上1 1）2D2D的迭代次数：的迭代次数：以2D为例，一般情况下，2D场景迭代20-50次左右即可实现要求。2 2）3D3D的迭代次数：的迭代次数：单个3D的AI生成目前迭代约30000次左右，选择文生3D模型-Zero123在单个3090显卡上运行，单场景3D资产需要3-4小时左右生成。3 3）一个）一个3D3D资产生成算力成本约资产生成算力成本约5 5元左右。假设未来迭代速度变快元左右。假设未来迭代速度变快2 2倍，生成一个倍，生成一个3D3D资产算力花费约资产算力花费约2.62.6元左右，相元左右，相比于市场比于市场3D3D资产购买费用，有巨大价格优势。资产购买费用，有巨大价格优势。3报告摘要五五、投资建议投资建议：3D对VR/AR游戏品类的影响：MR游戏，建议关注宝通科技、恺英网络、恒信东方；3D对美术密集型品类的影响：开放世界游戏，建议关注网易；动画产业，关注光线传媒、奥飞娱乐；3D对一般3D游戏公司的影响：3D游戏，建议关注2022年三季度低基数的三七互娱、姚记科技、凯撒文化、星辉娱乐：其他优质游戏公司如吉比