DiffusionGAN3D: 3D GANs和Diffusion先验强强联合! 本文介绍了一个新型框架DiffusionGAN3D,旨在改善文本引导的3D域适应和生成,以及解决现有方法在这些任务中存在的问题,如 inflexibility(缺乏灵活性)、instability(不稳定性)和low fidelity(低保真度)。由于训练数据的缺乏以及处理高度多样化的几何和外观方面的挑战,这些问题...
展望未来,随着计算能力的不断提升和算法的不断优化,Diffusion扩散模型和GAN生成对抗网络在3D领域的应用前景将更加广阔。我们可以期待这些技术在3D打印、虚拟现实、增强现实以及数字娱乐等领域的深入应用,为人类带来更加丰富、逼真的3D体验。 产品关联:千帆大模型开发与服务平台 在探索3D编辑、重建与生成的道路上,千帆大模...
这项工作中,提出了Lift3D,一种逆过程的2D至3D生成框架,以实现数据生成目标。与先前的方法相比,Lift3D具有几个优点:(1)与先前的3D GAN输出分辨率在训练后固定不同, Lift3D 可以推广到具有更高分辨率和真实输出的任何相机内参数。(2)通过将完全解耦的2D GAN提升到3D对象NeRF,Lift3D为生成的对象提供了显式的3D信...
在本文中,我们提出了一种新颖的框架 DiffusionGAN3D,它通过结合 3D GAN 和扩散先验来促进文本引导的 3D 域适应和生成。 具体来说,我们集成了预先训练的 3D 生成模型(例如 EG3D)和文本到图像扩散模型。 前者为从文本生成稳定且高质量的头像提供了坚实的基础。 扩散模型反过来提供了强大的先验,并以信息方向指导 3D...