Make-It-3D 通过使用 2D 扩散模型作为 3D-aware 先验,从单个图像中创建高保真度的 3D 物体。该框架不需要多视图图像进行训练,并可应用于任何输入图像。其结果如下图所示: 图1 Make-It-3D的3D生成结果图 Part2 方法概述 该研究利用了文本-图像生成模型和文本-图像对比模型的先验知识,通过两阶段(Coarse Stage和R...
论文的方法名为:Make-It-3D,采用两阶段优化pipeline:第一阶段通过在前景视图中结合参考图像的约束和新视图中的扩散先验来优化神经辐射场;第二阶段将粗略模型转化为纹理点云,并利用参考图像的高质量纹理,结合扩散先验进一步提高逼真度。大量实验证明,论文的方法在结果上显著优于先前的方法,实现了预期的重建效果和令人印...
论文提出了Make-It-3D框架,使用2D扩散模型作为3D-aware先验,从单个图像中创建高保真度的3D物体。该框架不需要多视图图像进行训练,并可应用于任何输入图像,无论是真实的还是生成的。 通过两个阶段的创建方案,Make-It-3D是首个实现普适对象高保真3D创建的工作。生成的3D模型展现出精细的几何结构和逼真的纹理,与参考图...
1、论文提出了Make-It-3D框架,使用2D扩散模型作为3D-aware先验,从单个图像中创建高保真度的3D物体。该框架不需要多视图图像进行训练,并可应用于任何输入图像,无论是真实的还是生成的。 2、通过两个阶段的创建方案,Make-It-3D是首个实现普适对象高保真3D创建的工作。生成的3D模型展现出精细的几何结构和逼真的纹理,...
Make-It-3D作为首个将二维图片拓展到三维空间，同时保持了和参考图片相同的渲染质量和真实感的方法，致力于创作和二维图片视觉效果相同的三维内容。研究员们希望可以通过Make-It-3D这篇工作，引发学术界或工业界对于2D转3D这一方案更多的关注，加速三维内容创作的发展。对于方法的更多实验细节和更多结果，请详见论文内容...
【Stage 1】 :Coarse Stage: Singleview 3D Reconstruction 首先我们通过神经辐射场NERF,基于一张图片及构建一个粗模。二优化方案需要同时满足以下几个条件: 1.构建的3D表达需要与输入的图像严格相似。 2.生成的其他视角的图像需要有相似度和一定的一致性。
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基于之前的假设,来自上海交通大学、HKUST、微软研究院的研究者们提出了 Make-It-3D 方法,通过使用 2D 扩散模型作为 3D-aware 先验,从单个图像中创建高保真度的 3D 物体。该框架不需要多视图图像进行训练,并可应用于任何输入图像。这篇论文也被 ICCV 2023 所接收。
Make It 3D: Alternative 3D production platformsTHREE-dimensional printingEQUIPMENT & suppliesBUILDING materialsPRODUCT designSOFTWAREThe article reviews the three-dimensional (3D) printing products Carvey and JellyBOX.American Libraries
📢An Jittor work of Make-It-3D is available atMake-it-3D-Jittor. Welcome to have a try!! Todo Release coarse stage training code Release all training code (coarse +refine stage) Release thetest alpha datafor all results in the paper ...