上一次更新3D模型生成的文章还在上一次:shape-E。转眼间沧海桑田: 曾天真:【AIGC-3D模型生成系列-文章1】Shap-E 整体原理: 【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...
基于这样的观察，研究员们提出假设：一个高质量预训练图像生成模型具有和人类一样的能力，即可以从一个真实或AI生成的图像中推理出3D内容。这个任务非常具有挑战性，既要估计潜在的 3D 几何结构，也要同时产生未见过的纹理。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，...
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...
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...
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,请详见论文内容和...
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-Animatable 的主要功能 即时动画准备:快速将任何3D人形模型转变为可用于动画的状态,无论其形状和姿势。 自动生成动画资产:自动生成高质量的骨骼、混合权重和姿势变换,为动画制作提供必要的数据。 支持多种3D数据格式:支持包括3D网格和3D高斯斑点在内的多种3D数据表示。
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With one click, DJI Terra can launch DJI Modify. DJI Terra can also easily generate files for model editing with another click. These simple steps make the subsequent model editing process quick and convenient. DJI Modify is DJI's first intelligent 3D model editing software. It features a stre...