通过梯度反向传播间接修改潜在编码，并使用优化方法的颜色融合技术来实现多视角一致性，从而提高生成纹理的质量和一致性。

May, 2024

使用来自视频生成模型的图像，通过引入一种新的框架以及 3D 感知降噪采样策略，可以更快速地生成密集视图，提高图像的质量和一致性。

Mar, 2024

介绍一种新颖的方法用于合成给定 3D 对象的纹理，通过预训练的文本到图像扩散模型，提出了一种同步多视点扩散方法，早期生成的纹理内容达成一致，确保纹理的一致性。

Nov, 2023

本文提出一种新的方法，利用预训练的文字转图像模型作为先验知识，从真实世界数据中的单个去噪过程中生成多视角图像，并且通过在现有 U-Net 网络的每个块中整合 3D 体渲染和跨帧注意力层，设计出自回归生成方法，在任意视点上呈现更具一致性的 3D 图像。与现有方法相比，我们的方法生成的结果是一致的，并且具有优秀的视觉质量（FID 降低 30%，KID 降低 37%）。

Mar, 2024

我们提出 MVDream，这是一个多视图扩散模型，能够根据给定的文本提示生成几何一致的多视图图像。通过利用在大规模 Web 数据集上预训练的图像扩散模型和从 3D 资源渲染的多视图数据集，所得到的多视图扩散模型可以实现 2D 扩散的概括性和 3D 数据的一致性。该模型可以被应用为 3D 生成的多视图先验，通过 Score Distillation Sampling 来解决现有 2D-lifting 方法中的 3D 一致性问题，从而极大地提高了稳定性。最后，我们展示了多视图扩散模型也可以在少量样本设置下进行微调，用于个性化的 3D 生成，即 DreamBooth3D 应用中，在学习主体身份之后可以保持一致性。

Aug, 2023

通过引入情景表示变换器和视图条件扩散模型，该论文提出了一个通用框架，用于从单个图像生成一致的多视图图像。通过多视图注意力和极线几何约束来确保三维一致性，该模型能够从仅一个图像输入生成超过基准方法在评估指标（包括 PSNR、SSIM 和 LPIPS）方面的三维网格。

May, 2024

通过使用一种新颖的方法，我们对给定的带有 UV 参数化的 3D 网格生成纹理，并使用单一的深度对图像扩散网络在 3D 表面上呈现一致的纹理，通过统一多个 2D 图像的扩散路径并通过 MultiDiffusion 技术将其提升为 3D。我们使用评估指标 CLIP-score 和 Frechet Inception Distance (FID) 来评估渲染质量，并展示了相对于之前的研究的改进。

Dec, 2023

通过扩散模型进行新视图合成表现出了出色的潜力，然而这些常见方法中图像生成的独立过程导致在保持多视图一致性方面存在挑战。为了解决这个问题，我们引入了 ViewFusion，这是一种新颖的、无需训练的算法，可以无缝地集成到现有的预先训练好的扩散模型中。我们的方法采用自回归的方式，隐含地利用之前生成的视图作为下一个视图生成过程的上下文，确保在新视图生成过程中具有稳健的多视图一致性。通过通过插值去噪将已知视图信息融合到扩散过程中，我们的框架成功地将单视图条件模型扩展为能在多视图条件设置下工作，无需额外的微调。广泛的实验结果表明 ViewFusion 在生成一致且详细的新视图方面的有效性。

Feb, 2024

本文提出了一种名为 Grounded-Dreamer 的有效两阶段方法，通过使用预训练的多视角扩散模型，在准确遵循复杂的、构成性的文本提示的同时实现高保真度，生成能够准确遵循复杂、构成性文本提示的 3D 资产。

Apr, 2024

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