② 结合生成模型与先验: 利用生成模型 (GAN, Diffusion) 学习 3D 形状先验，再根据输入图像条件生成或优化。③ 利用 2D 扩散模型先验 (如 Zero-1-to-3): 近期热门且效果显著提升。核心思想: 利用强大预训练的、能生成新视角的 2D 图像扩散模型（如微调版 Stable Diffusion）作为先验。流程: 给定单张输入图，模...
D3D-VAE(Direct 3D Variational Auto-Encoder):一种新颖的3D变分自编码器,有效将3D点云编码到一个紧凑且连续的潜在三平面空间,并采用半连续表面采样策略直接监督解码几何,以保留潜在三平面中的详细3D信息。 D3D-DiT(Direct 3D Diffusion Transformer):一个可扩展的图像条件3D扩散变换器,能够生成与输入图像一致的3D资...
3D Generative Models: 一些研究尝试直接基于各种3D表示(如点云、网格、神经场)训练3D扩散模型,例如 [37, 41, 71, 75]。 由于公开可用的3D资产数据集规模有限,这些方法大多只在有限的形状类别上进行了验证。Multi-view Diffusion Models: 为了生成一致的多视图图像,一些工作如 [3, 10, 18, 28, 32, 53, ...
Wonder3D是一个革命性的开源项目,它利用跨域扩散(Cross-Domain Diffusion)技术,能够从单张图像中快速且高质量地重建出具有详细纹理的3D网格模型。以下是对Wonder3D技术的详细解析,包括其工作原理、使用方法以及优化技巧。 1. Cross-Domain Diffusion在3D生成中的应用 Cross-Domain Diffusion技术是Wonder3D的核心,它解决了...
stable diffusion zero123 NeuS SyncDreamer instant-nsr-pl Wonder3D is under MIT lincense, it's free to use it with an acknowledgement. If you have any questions about the usage of Wonder3D, please contact us. If you find this repository useful in your project, please cite the following work...
About Single Image to 3D using Cross-Domain Diffusion https://www.xxlong.site/Wonder3D/ https://github.com/xxlong0/Wonder3D
公众号:Memm设计知识分享传送门下载:https://www.shejibaozang.com/15766.htmlTraceGenius Pro是一款革命性的工具,可以将普通的2D图像转化为令人惊叹的3D创作。无论您是经验丰富的专业人士还是刚开始创作的新手,TraceGenius Pro都提供了一套全面的功能,可增强和加速您
We evaluate RenderDiffusion on FFHQ, AFHQ, ShapeNet and CLEVR datasets, showing competitive per- formance for generation of 3D scenes and inference of 3D scenes from 2D images. Additionally, our diffusion-based approach allows us to use 2D inpainting to e...
From Stereoscopy to 3D HD Image:A Review of 3D HDTV Diffusion from the Perspective of Technology AdoptionSong, Xu
One-2-3-45++: Fast Single Image to 3D Objects with Consistent Multi-View Generation and 3D DiffusionO网页链接本文提出了一种名为One-2-3-45++的新方法,能够将单张图像快速转换成详细的3D纹理网格,整个过程大约只需要一分钟。该方法旨在充分利用2D扩散模型中嵌入的广泛知识,以及有限但宝贵的3D数据中的先验...