通过联合嵌入 3D 彩色形状和自然语言，我们提出了一种从自然语言中生成彩色 3D 形状的方法，此外还演示了其背后的文本检索，条件 Wasserstein GAN 等实现和应用。

Mar, 2018

近年来，文本到三维形状生成领域经历了大量的工作和兴趣。这篇综述报告了驱动文本到三维形状生成的底层技术和方法，并对需要的监督数据类型进行了系统分类。最后，讨论了现有方法的局限性，并勾画了未来工作的有希望的方向。

Mar, 2024

本文提出一种新颖的文本生成 3D 模型方法（T2TD），通过引入相关形状或文本信息作为先验知识来提高 3D 模型生成模型的性能，并采用多层变压器结构逐步融合相关形状和文本信息，证明了该方法在 3D 模型生成质量上显着提高，且表现优于现有文本转形状数据集上的 SOTA 方法。

May, 2023

该论文提出了一种使用伪字幕训练文本引导的 3D 形状生成器的方法，通过采用低级别的图像正则化，进一步增加几何多样性，可以从给定的文本生成 3D 纹理形状，并且对模型进行了大量的实验分析。

Mar, 2023

TextCraft 使用多分辨率和离散的潜在空间生成高保真且多样化的 3D 模型，过程中使用 CLIP 作为条件，并结合变形器模型和无分类器引导方法，优于其他同领域研究。

Nov, 2022

该论文提出了一种新的文本引导技术来生成 3D 形状，该技术利用了一种混合的 3D 形状表示，即 EXIM，结合了显式和隐式表示的优势。通过将形状和颜色分离，并在形状上生成颜色以确保形状 - 颜色的一致性，该混合方法实现了无需费时的形状优化或依赖于人工注释文本的高保真度形状生成。通过广泛的实验证明了我们结果的引人入胜的质量和与输入文本的高一致性，明显超过了现有方法的性能。

Nov, 2023

本文提出利用对齐预处理的方法来生成 3D shape，通过 shape-image-text-aligned space 对三种模态进行转换，并且通过两种模型提升生成效果

Jun, 2023

ShapeGPT 是一个包含形状的多模态框架，利用强大的预训练语言模型解决多个与形状相关的任务，包括文本到形状的转换和形状编辑。

Nov, 2023

本文提出了 Dream3D 方法，将显式的三维形状先验引入 CLIP 导向的三维优化过程中，以生成高质量的三维形状。结合文本到图像扩散模型，Dream3D 能够生成精准而富有想象力的三维内容。

Dec, 2022

通过引入文本条件，该论文提出了一种名为 TG-3DFace 的文本引导的 3D 人脸生成方法，利用全局对比学习和细粒度对齐模块两种跨模态对齐技术，实现了更逼真和语义一致的纹理生成。

Aug, 2023