2. 3D Mesh extraction: DMTet → initial 3D mesh for second stage 3. second stage: high-resolution阶段的diffusion先验: latent diffusion prior generation results are not consistent with (faithful to) target text improvement: Dream3D Dream3D 随机初始化NeRF模型 → CLIP guided 3D optimization NeRF: ...
简单来说,SDS的作用可以概述为:如何让2D生成模型更好地应用到3D任务上。 效果 不用多说,效果肯定是SOTA的,下面展示了DreamFusion的几个例子: 更多结果:DreamFusion: Text-to-3D using 2D Diffusion (dreamfusion3d.github.io) result1 result2 result3 result4 个人拙见 DreamFusion将比较火热的大语言模型引入到...
PDF:DREAMFUSION: TEXT-TO-3D USING 2D DIFFUSION Abstract Recent breakthroughs in text-to-image synthesis have been driven by diffusion models trained on billions of image-text pairs. Adapting this approach to 3D synthesis would require large-scale datasets of labeled 3D data and efficient architectur...
Text-to-3D & Image-to-3D & Mesh Exportation with NeRF + Diffusion. - ashawkey/stable-dreamfusion
渲染的3D模型从两个视图呈现,无纹理的渲染和右边的法线。 Contents 和Dreamfields的不同:我们采用了类似于Dream Fields的方法,但将CLIP替换为2D扩散模型蒸馏产生的损失。 Diffusion model 扩散模型是一种潜在的变量生成模型,它学习将样本从可控制的噪声分布逐渐转换为数据分布 ...
论文名:DreamFusion: Text-to-3D using 2D Diffusion 发布时间:2022年9月 论文地址:https://arxiv.org/abs/2209.14988 代码地址: 原文摘要:最近在文本-图像合成方面的突破是由在数十亿图像-文本对上训练的扩散模型推动的。将这种方法应用于三维合成需要大规模的标记三维数据集和高效的三维数据去噪架构,而这两者目前...
A pytorch implementation of the text-to-3D model Dreamfusion, powered by the Stable Diffusion text-to-2D model. The original paper's project page: DreamFusion: Text-to-3D using 2D Diffusion. NEW: a pure pytorch version is also supported now by using -O2 (no needs to build CUDA extension...
DeepDream-like Procedure: 通过类似于DeepDream的过程,论文优化了一个随机初始化的3D模型(NeRF),使得从随机角度渲染的2D图像能够获得低损失,即与预训练的2D扩散模型生成的图像相似。 View-Dependent Prompting: 为了更好地适应不同的视点,论文提出了一种基于视点的文本提示方法。这通过在输入文本中添加与随机采样的摄像...
目前文本对图像的生成技术已经相对比较成熟了(Stablediffusion, dalle2...),这种成功取决于我们可以网上找上数量相当庞大的文本-图像对进行训练。想要实现文本到三维模型生成模型,走条路是不太成了,因为我们并没有这么多的文本-三维模型图像对。那能不能利用现有的文本-图像生成模型来指导三维模型生成的呢,就是这篇...
论文分享:《DreamFusion: Text-to-3D using 2D Diffusion》_哔哩哔哩_bilibili 3. 问题? 以后写博客会边看论文边提出一些问题,感觉这样子会更有条理。 然后解决掉这个问题后就直接删掉。 DreamFusion是什么? 如何将二维T2I的方法用在三维合成中?如何利用2D扩散模型实现训练? 基于概率密度蒸馏的损失是什么? DreamFu...