Dec, 2023

HyperDreamer: 由单张图像生成和编辑逼真的三维内容

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TL;DRHyperDreamer 是一个可视化、可渲染和可编辑的 3D 内容创建工具，通过 360 度网格建模、高分辨率纹理和语义分割等技术，能够从单张图片中生成逼真的 3D 模型，并支持用户友好的编辑操作。
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发现论文，激发创造
  • MetaDreamer：高效文本生成三维模型的几何和纹理分离

    MetaDreammer 是一种基于 2D 和 3D 先验知识的两阶段优化方法，通过在优化过程中分别使用 2D 和 3D 先验知识，有效减轻几何与纹理之间的相互依赖，从而在 3D 生成过程中节省时间并生成高质量的 3D 对象。与现有技术相比，MetaDreammer 是一种高效的文本到 3D 生成方法，并且还引入了图像控制来增强对 3D 生成过程的可控性。

    Nov, 2023

  • IPDreamer：基于图像提示的外观可控 3D 物体生成

    最新的文字到 3D 生成技术取得了显著进展，现有的方法利用大规模的文字到图像扩散模型，如 DreamFusion，来监督 3D 生成。然而，这些方法生成的 3D 对象的外观通常是随机和不可控的，这在实现可控外观的 3D 对象方面是一个挑战。为了解决这个问题，我们引入了 IPDreamer，一种新颖的方法，它结合了图像提示，为 3D 对象生成提供特定和全面的外观信息。我们的结果表明，IPDreamer 有效地生成了与所提供的文本和图像提示一致的高质量 3D 对象，展示了它在可控外观的 3D 对象生成方面的潜能。

    Oct, 2023

  • FlexiDreamer：使用 FlexiCubes 的单图像生成 3D

    通过灵活的基于梯度的提取方式（FlexiCubes）以及逐步优化的多分辨率哈希格网编码方案，FlexiDreamer 能够在约 1 分钟的时间内从单视图图像中恢复出密集的 3D 结构，并在单个 NVIDIA A100 GPU 上远远优于之前的方法。

    Apr, 2024

  • ImageDream: 图像启发式多视角扩散用于 3D 生成

    使用 ImageDream 创新的图像提示多视角扩散模型进行 3D 物体生成，通过提高视觉几何准确性来产生比现有最先进的图像条件方法更高质量的 3D 模型。

    Dec, 2023

  • GraphDreamer: 从场景图生成组合式三维场景合成

    通过使用场景图生成组成 3D 场景的图形图像扩散预训练模型，利用节点和边的信息，GraphDreamer 能够生成高保真的分解对象实体的组合性 3D 场景。

    Nov, 2023

  • TextureDreamer：基于几何感知扩散的图像引导纹理合成

    TextureDreamer 是一种新颖的图像引导纹理合成方法，能够将可在任何类别的目标 3D 形状上转移到少量输入图像（3 到 5 张）中的纹理。

    Jan, 2024

  • FocalDreamer: 通过焦点融合组合的文本驱动 3D 编辑

    FocalDreamer 是一种融合基本形状和可编辑部分的框架，它通过文本提示在所需区域内进行细粒度编辑；该框架利用几何联合和双路径渲染将独立的 3D 部分组装成完整的对象，并设计了几何焦点损失和样式一致性正则化以提高编辑能力。

    Aug, 2023

  • ConsistDreamer: 高保真场景编辑的三维一致的二维扩散

    提出了一种名为 ConsistDreamer 的新框架，该框架在 2D 扩散模型中引入了 3D 感知和 3D 一致性，从而实现了高保真度的指导场景编辑。

    Jun, 2024

  • SyncDreamer: 从单视图图像生成多视图一致的图像

    我们提出了一个同步多视角扩散模型 SyncDreamer，该模型可以从单视图图像生成多视角一致的图像，解决了几何和颜色保持一致性的挑战。实验显示，SyncDreamer 生成的图像在不同视角上具有高度一致性，因此非常适合于新视点综合、文本到三维和图像到三维等各种三维生成任务。

    Sep, 2023

  • RoomDreamer: 基于文本驱动的连贯几何纹理室内场景 3D 合成

    本文提出了基于自然语言的房间风格合成算法 RoomDreamer，通过 Geometry Guided Diffusion 和 Mesh Optimization 处理实现 3D 室内场景生成，大幅提升了几何和纹理的一致性和图像质量。

    May, 2023