一年前的工作,2D扩散模型加3D NeRF的文本-到-图像合成,“DreamFusion: Text-to-3D Using 2D Diffusion“,来自谷歌和伯克利分校。 以文本为条件的生成图像模型现在支持高保真、多样和可控的图像合成(Nichol22;Ramesh21/22;Saharia22/21a;Yu22,Saharia21b)。这些质量改进来自于大型对齐的图像-文本数据集(Schuhmann22)...
DreamFusion: Text-to-3D Using 2D Diffusion 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-...
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...
DreamFusion是AIGC,尤其是text-to-3D任务中比较具有代表性的工作。凭借其惊艳的3D生成效果,DreamFusion荣获了ICLR2023的outstanding paper award,同时也成为后续大量科研工作的baseline。这里要强调的是,在Dre…
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: DVGO GM: DALLE-2 →eS(bridge the gap) ...
基于diffusion文生3d的开山之作。 无需3d训练数据,也不用更改2d的diffusion模型,只依靠diffusion模型的强大先验去训练一个nerf,从而重建出3d结果。 核心思想是利用Diffusion模型强大的3D先验去指导nerf的学习,对nerf采样出的图像进行加噪,然后使用预训练的Diffusion对其进行去噪,约束预测出的噪声和添加的噪声相等。通过...
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...
DreamFusion: Text-to-3D using 2D Diffusion_哔哩哔哩_bilibiliwww.bilibili.com/video/BV1pG4y1C7pe/?spm_id_from=333.999.0.0 前置知识 本论文是扩散模型和NeRF一次很好结合,所以前置知识必然是扩散模型和NeRF,我之前已经讲过一些NeRF的论文,所以这个前置知识就直讲扩散模型,这里只放扩散模型的结论,详细推导...
DreamFusion: Text-to-3D using 2D Diffusion: arxiv.org/abs/2209.1498 Make-A-Video: Text-to-Video Generation without Text-Video Data: arxiv.org/abs/2209.1479 Imagen Video: High Definition Video Generation with Diffusion Models: arxiv.org/abs/2210.0230 ...