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DreamFusion

DreamFusion通过预训练2D文本到图像扩散模型,绕过传统限制,无需3D训练数据即可生成多视角、可照明调整的3D模型。

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谷歌最近推出的DreamFusion项目成功实现了从文本描述直接创建高质量的3D模型,打破现有3D合成的局限。尽管现有的文本到3D合成技术受限于大规模标记3D资产数据集的缺乏以及针对3D数据优化的去噪架构,但DreamFusion另辟蹊径,采用预训练的2D文本到图像扩散模型作为核心技术。

通过引入基于概率密度蒸馏的创新损失函数,DreamFusion巧妙地将2D扩散模型作为3D模型生成过程中的先验知识来源。在类似DeepDream的迭代过程中,研究团队运用这一损失函数,通过梯度下降算法优化初始状态下的神经辐射场(NeRF)模型,使之能够在不同视角下通过2D渲染达到低损失效果。

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数据统计

评估向导

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关于DreamFusion特此声明

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