近两年，得益于Diffusion模型在2D领域取得的巨大成功以及Objaverse系列大规模3D数据集的开源，3D物体生成领域已经进入迅速发展阶段，3D生成模型数量激增。那么，他们的生成质量究竟如何呢？
目前已有的3D评测体系大多采用基于Clip的方法，在准确性、全面性和鲁棒性方面面临着许多挑战。基于学习的自动评测体系则受到数据的制约，另一方面，语言和图像领域为我们提供了人工评测方式的新思路。
同时，为了给社区提供一些直觉上的启发，我们推出3DGen-Arena，一个公开、匿名的评测平台，集成了目前流行的19个开源3D生成模型（包括9个文生3D模型和13个图生3D模型，详情参看下图）。
在展示形式上，我们同时提供3D资产的法线图、无纹理几何图、以及贴纹理RGB图的360°环绕视频。通过将几何和纹理解耦开来，满足参与者不同的关注重点。
