Nov, 2022

DATID-3D: 使用文图扩散保持多样性的 3D 生成模型域适应

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TL;DRDATID-3D 是一种适用于 3D 生成模型的领域适应方法，采用文本到图像扩散模型，在不收集附加数据的情况下，将源领域的最先进 3D 生成器微调为文本引导的目标领域，从而实现高分辨率、多视角一致的图像合成，并提出并演示了多样的 3D 图像操作。
3d generative modelstext-guided domain adaptationdatid-3dview consistencyimage synthesis
发现论文，激发创造
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    Apr, 2023

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    Dec, 2023

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    Aug, 2023

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    May, 2023

  • 基于扩散的域延伸用于通用语义分割的泛化方法

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    Dec, 2023

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    Aug, 2023

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    Mar, 2024

  • DreamFusion: 使用 2D 扩散进行文本到 3D 转换

    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

  • DomainStudio: 使用有限数据对领域驱动图像生成的扩散模型进行微调

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    Jun, 2023

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    Nov, 2022