该论文提出了一种新的生成式 3D 建模框架 ——Diffusion-SDF，通过使用 SDF 自编码器和 Voxelized Diffusion 模型，能够根据指定的文本描述生成高质量和高度多样化的 3D 形状，其中还包括文本条件下的形状补全和操作。

Dec, 2022

将文本描述转化为详细的三维模型，通过名为 “超图三维高斯生成（Hyper-3DG）” 的方法捕捉三维物体内部的复杂高阶关系，并通过几何和纹理超图优化生成高质量的三维对象。

Mar, 2024

该研究探讨了从文本生成 3D 形状的任务，提出了一种新的文本引导的 3D 形状生成方法，能够在形状与颜色上产生高保真匹配文本描述的形状，技术贡献包括基于词级空间转换器和循环损失的一致性措施，并引入了形状 IMLE 进行生成的多样性。

Mar, 2022

该论文提出了一种新的框架，用于简化业余用户的 3D 资产生成。这种方法支持多种输入模态，并能够对每个输入的强度进行调整，从而允许用户同时使用不完整的形状、图像和文字描述来生成形状，并提供每个输入的相对权重和互动性。

Dec, 2022

介绍了一种新型的空间感知的 3D 形状生成框架，利用 2D 平面表示增强 3D 形状建模，通过使用正交 2D 平面直接学习三维形状的连续有符号距离场表示，以确保空间一致性和减少内存使用，并通过基于 Transformer 的自编码结构精确实施不同平面之间的空间对应关系，促进生成的 3D 形状中空间关系的保留，从而在无条件形状生成、多模态形状补全、单视图重建和文本到形状合成等各种任务上始终优于最先进的 3D 形状生成方法。

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

本研究使用新的超几何嵌入方法学习文本数据中的词和句的嵌入，这些嵌入似乎编码了层次结构的某些直觉概念，然而，由于隐含的连续层次结构，这种模型更难以研究其学习层次结构的内部机制。

Jun, 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

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

使用物理关系模型，通过将虚构的抽象物体布局与文本描述中存在的空间约束相匹配来从文本描述中推断 3D 结构，并通过将对象检测输出与表示为边界框的 2D 布局候选项进行匹配来评定图像排序，从而检索与场景的文本描述相匹配的图像，其性能优于基于对象出现直方图和学习的 2D 成对关系的基线方法。

Nov, 2016