我们介绍了一种名为 ED-NeRF 的创新的三维 NeRF 编辑方法，通过将真实场景嵌入潜变扩散模型的潜入空间中，通过独特的细化层，实现了更快速和更易编辑的 NeRF 骨干，同时我们提出了一种改进的针对编辑的损失函数，这一损失函数在编辑目的上优于传统的得分扩散采样损失。实验结果表明，ED-NeRF 在更快的编辑速度和更好的输出质量方面胜过现有的最先进的三维编辑模型。

Oct, 2023

我们通过使用扩散先验来改进已有的文本生成 3D 模型的技术，提出了一种新的训练方法，并应用了深度监督和密度场正则化来提高几何表示和图像质量。实验结果表明我们的方法在提高真实感和多视角一致性方面优于现有技术。

May, 2023

通过多视角草图引导的文本到 3D 生成框架，使用预训练的 2D 扩散模型对神经辐射场进行优化，以实现从草图到生成 3D 场景的灵活控制。

Jan, 2024

通过结合 2D 和 3D 扩散模型，Points-to-3D 提出了一种灵活的框架，将稀疏但自由可用的 3D 点引入文本到 3D 生成过程中，实现形状可控且更逼真的 3D 生成。

Jul, 2023

通过将预训练的二维扩散模型引入神经光辐射场（NeRFs），文本到三维生成方法取得了巨大的进展，其中许多最先进的方法通常使用得分蒸馏采样（SDS）来优化 NeRF 表示，该方法通过预训练的文本条件的二维扩散模型（例如 ImData）监督 NeRF 优化。然而，由这种预训练扩散模型提供的监督信号仅依赖于文本提示，并不限制多视角一致性。为了将跨视角一致性引入扩散先验中，一些最近的工作通过多视角数据微调二维扩散模型，但仍缺乏细粒度的视图连贯性。为了解决这个挑战，我们将多视角图像条件纳入 NeRF 优化的监督信号中，明确强制执行细粒度的视图一致性。通过这种更强的监督，我们提出的文本到三维方法有效地减轻了由于过高密度而产生的浮动点和由于密度不足而形成的完全空白空间。我们在 T$^3$Bench 数据集上的定量评估表明，我们的方法在现有的文本到三维方法中达到了最先进的性能。我们将公开发布代码。

Dec, 2023

Text2NeRF 是一种基于 NeRF 模型以自然语言描述为输入的 3D 场景生成方法，利用预训练的文本到图像扩散模型和单目深度估计方法约束 NeRF 模型以保持内容和几何一致，同时使用逐步场景修复和更新策略保证场景视角一致性。实验结果表明该方法能够生成高保真度，多视角一致性和多样性的真实感 3D 场景。

May, 2023

通过引入 `LatentEditor` 框架，利用文本提示实现对神经场的精确和局部控制编辑，从而在潜空间中实现更快速、更适应性强的 3D 场景编辑。

Dec, 2023

本文提出了一种名为 Edit-DiffNeRF 的框架，通过对已经训练好的扩散模型的潜在语义空间进行微调以有效地合并这些指令，从而实现对 3D 场景的微调，同时通过多视图语义一致性损失确保在不同的视图中重建潜在的语义嵌入。

Jun, 2023

本文提出了一种基于文本引导扩散模型的 3D 场景生成、编辑和新视角合成方法，并重点讨论了 3D 一致性、本地编辑和单张图像训练等基础问题，取得了较好的效果。

Nov, 2022

本文提出了一种使用基于文本转图像的扩散模型进行文本到 3D 合成的方法，该方法绕过了需要大规模标记的 3D 数据集和能够去噪的 3D 数据的限制，将 2D 的扩散模型作为先验，通过梯度下降优化 3D 模型（Neural Radiance Field），并使用概率密度蒸馏引入的损失函数将 2D 扩散模型与 3D 模型相结合。这种方法不需要 3D 训练数据，也不需要修改图像扩散模型，证明了使用预训练的图像扩散模型作为先验的有效性。

Sep, 2022