这篇文章的思路很巧妙,没有像NeRF那样直接从2D图像生成3D模型,而是先用扩散模型生成多个视角的2D图像和法线图,再融合生成3D模型。 这么做有啥好处呢? 最大的好处就是可以直接利用Stable Diffusion这种经过数十亿张图像训练过的2D扩散模型,实际上相当于引入了非常强的先验信息。而且法线图可以表征物体的起伏和表面几何...
两阶段扩散(Two-Stage Diffusion) 为了捕获3D形状的细节,需要使用高分辨率的3D网格,但这会涉及大量的内存和计算成本。因此,作者采用了一种粗到细的两阶段扩散方法。在第一阶段,生成一个低分辨率的完整3D占用体积来近似3D形状的外壳;在第二阶段,生成一个高分辨率的稀疏体积,预测占用区域内的SDF值和颜色。每个阶段都...
【3DAIGC】Image-to-3D、Text-to-3D、稀疏重建等(生成式3D工作汇总) 680 0 10:57 App 《learning for 3D vision》之Lecture-16:3D from 2D Diffusion 2105 1 25:35 App 【三维AIGC】GSD:从单张视图中重建3DGS的扩散模型 1329 0 10:08 App 【三维重建汇总】NeRF和GS重建中,如何排除干扰物?(Robust...
https://www.xxlong.site/Wonder3D/ https://github.com/xxlong0/Wonder3D
In this work, we introduce Direct3D, a native 3D generative model scalable to in-the-wild input images, without requiring a multiview diffusion model or SDS optimization. Our approach comprises two primary components: a Direct 3D Variational Auto-Encoder (D3D-VAE) and a Direct 3D Diffusion ...
报告嘉宾:刘俊 (新加坡科技与设计大学) 报告时间:2024年1月24日 (星期三)晚上20:30 (北京时间) 报告题目:Beyond Image Generation - Diffusion Models for 3D Pose and Mesh Recovery 报告人简介: Jun Liu is currently an assistant professor in SUTD. His research interests include computer vision and ...
Text-to-3D & Image-to-3D & Mesh Exportation with NeRF + Diffusion. - ashawkey/stable-dreamfusion
3D-to-3D image volume translation typically requires paired 3D training data, and consequently is only applicable in a limited number of contexts such as medical imaging42,43 where sufficient amounts of aligned 3D multimodal data is available. Multimodal imaging for source rock samples often contains...
Dreamfusion 不需要 3D 训练数据,也无需修改 image diffusion model,证明了预训练 image diffusion model 作为 prior 的有效性。 Magic3D 发布机构:NVIDIA 发布时间:2022 年 11 月 项目地址:deepimagination.cc/Magic3D/ Magic3D 是一个 text-to-3D 内容的创建工具,可用于创建高质量的 3D mesh model。利用 imag...
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, ...