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

借助 Viewset Diffusion 框架，可以从 2D 数据中训练图像条件化的 3D 生成模型，从而解决单视图 3D 重建中的歧义问题，并通过对多视图图像集的去噪扩展了 3D 真实数据的可用性，通过仅渲染 3 张图片，我们的模型可以执行 3D 生成和单视图重建。

Jun, 2023

该研究探讨了一种简单直接的二维到三维图像转换方法，通过重复和连接二维视图生成高通道的三维模型，解决了现有方法在潜在空间中整合信息时丢失信号信息的问题，并通过神经最优传输实现了在多个视角上无需精确对齐即可整合信号信息，训练结果在多个数据集上得出了定性和定量一致的重建效果。

Jun, 2024

本论文提出了基于矢量量化扩散模型的文本到图像生成方法，在扩散条件变量程序模型的潜在空间中建模基于矢量量化变分自编码器的方法，消除了现有方法中的单向偏​​差，并允许我们结合掩模和替换扩散策略以避免误差积累，其结果在生成复杂场景的图像方面得到了显着的改进。

Nov, 2021

LN3Diff 是一个新颖的框架，通过使用 3D 感知架构和变分自编码器将输入图像编码到结构化、紧凑和 3D 潜空间中，然后通过基于 Transformer 的解码器将潜空间解码为高容量的 3D 神经场，从而在 3D 生成、单目 3D 重建和有条件 3D 生成等各种数据集上展现出卓越的表现，并在推理速度方面超越了现有的 3D 扩散方法。

Mar, 2024

基于扩散的文本到图像模型引起了视觉社区、艺术家和内容创作者的极大关注。通过将预训练的 2D 扩散模型和标准的 3D 神经辐射场作为独立的工具结合起来，我们展示了它们在非学习的方式上相互配合的能力。

Sep, 2023

通过引入一种基于扩散的前馈框架，以及使用改进的三面平面和 3D-aware 转换器、编码器 / 解码器来处理大规模的 3D 资源生成任务，该研究提出了一个更强的 3D 生成模型，以增强多样性、语义和质量。

May, 2024

使用基于扩散的模型，结合现有的二维扩散骨架和三维特征体，进行三维感知的图像生成，同时具备自回归生成 3D 一致的序列能力。在合成渲染图像和实际物体上展示了最先进的效果。

Apr, 2023

本文提出一种使用矢量量化技术的图像转换框架，使得图像之间能够无条件地共享分布，结合解耦的样式表示，该方法不仅能实现图像翻译，而且具有在所有领域内和领域之间的高度灵活性，在图像转换、无条件生成和图像扩展的应用中具有广泛的实用性。

Jul, 2022

本文提出了一种基于放射场的生成模型，该模型具有高保真度的可渲染三维一致模型，能够更准确地控制相机视点和物体姿态，并通过一个多尺度基于补丁的鉴别器来演示高分辨率图像的合成。

Jul, 2020