Stable Diffusion: Text-to-3D Model Generation SDK作者:梅琳marlin2023.09.27 11:33浏览量:49 简介:Stable Animation SDK让文本描述变3D模型 即刻调用文心一言能力 开通百度智能云千帆大模型平台服务自动获取1000000+免费tokens 立即体验 Stable Animation SDK让文本描述变3D模型随着科技的不断发展,人们对虚拟现实和增强...
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 image conditioning 技术以及基于文本提示的编辑方法，Magic3D 提供了控制 3D 合成的新方法，为各种创意应用开辟了新的途径。Magic3D 结构概述以 coarse-to-fine 的方式依据输入的文本提示，生成高分辨率的 3D 内容 过程包括两...
如何将现有的Diffusion model(DM)用起来,并规避3D数据匮乏的缺陷,是text-to-3D任务所面临的,也是要解决的。 最后一点就是3D对象的表示。现有的3D表示方法可以大致分成显式和隐式两类。显式表示依赖拓扑结构固定的模板,这种表示方法对于人体(SMPL)或人手(MANO)比较友好,但是在通用对象的生成任务上则显得比较鸡肋,...
项目地址:https://dreamfusion3d.github.io/ DreamFusion 可以借助预训练 2D text-to-image diffusion model,实现 text-to-3D synthesis。 DreamFusion 引入了一个基于概率分布蒸馏 (probability density distillation) 的 loss,使 2D diffusion model 能够作为参数图像生成器 (parametric image generator) 优化的 prior。
去年夏天,当文生图领域因Diffusion Model取得成绩后,人们开始期待文字生成3D有同样惊艳的表现。一旦生成式AI的3D创作技术成熟,VR、视频等的内容创作都将起飞。 △扩散模型Midjourney5.1生成的“梵高风摄影” 事实上,无论是科技巨头还是初创公司,的确都在朝Text-to-3D这个方向暗暗发力。
App Store 预览 Magic3d ai: Text to 3D Model 你可能也会喜欢 OBJ & MTL Simple Viewer 效率 BunnyVision 效率 Socxly: Smart URL Shortener 效率 QR Notes - Digitalize Notes 效率 Christine's 3D Printing 效率 3D Model Importer PBR Edition 效率 Verto Studio 3D 效率 Patchwork Explorer ...
DreamFusion 可以借助预训练 2D text-to-image diffusion model,实现 text-to-3D synthesis。 DreamFusion 引入了一个基于概率分布蒸馏 (probability density distillation) 的 loss,使 2D diffusion model 能够作为参数图像生成器 (parametric image generator) 优化的 prior。 输入文本提示:a DSLR photo of a peacock...
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...
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...
左侧的是text-to-image diffusion model的score function,可以直接用预训练模型\epsilon_{\rm pretrain}(\bold x_t,t,y)。 右侧的是\mu_\tau分布(也就是当前的{\theta}^n_{i=1})的渲染图片分布的扩散过程的score function。这个就比较麻烦了,因为\theta的每一步都对应一个score function\epsilon_{\phi}...