May, 2024

Fourier123: 一种图像到高质量 3D 物体生成的混合傅里叶分数蒸馏方法

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TL;DR用于图像到 3D 生成的一种混合 Fourier 分数蒸馏优化方法，通过优化一组 3D 高斯函数来确保几何一致性，并利用 Fourier 变换的 2D 先验知识提高视觉质量，结合现有的 3D 生成方法，实现了高效生成高质量 3D 物体的目标。
图像到3d生成fourier分数蒸馏优化方法几何一致性视觉质量
发现论文，激发创造
  • HiFi-123：高保真一图到三维内容生成

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    Oct, 2023

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    Nov, 2023

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    我们介绍了 Unique3D，这是一种新颖的图像到 3D 框架，能够高效生成高质量的 3D 网格，具有最先进的生成质量和强大的泛化能力。我们的 Unique3D 在几何和纹理细节方面显著优于其他图像到 3D 基准。

    May, 2024

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    Magic123 提出通过使用 2D 和 3D 先验知识，用单张无姿态图像实现高质量纹理 3D 网格的生成，通过参考视图监督和新视角的结合引导学习 3D 内容，并在训练过程中引入单一权衡参数控制对生成几何结构的探索和开发。此外，该模型采用文本反演和单目深度正则化以保证视角一致性和防止退化解，并在综合合成和真实场景测试中体现了较大提升。

    Jun, 2023

  • IM-3D：迭代多视图扩散与重建的高质量 3D 生成

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    Feb, 2024

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    Apr, 2024

  • One-2-3-45++：一键快速生成 3D 物体的单张图片与一致性多视图生成和 3D 扩散

    这篇论文提出了一种创新的方法 One-2-3-45++，可以在大约一分钟内将单张图像转化为详细的 3D 纹理网格，通过利用二维扩散模型的知识和有限的三维数据的先验信息，该方法能够快速生成高质量、多样化且与原始输入图像紧密相似的 3D 模型。

    Nov, 2023

  • 使用双向扩散结合 2D 和 3D 先验的文本至 3D 生成

    以 Bidirectional Diffusion（BiDiff）为框架，同时整合 3D 和 2D 扩散过程，既保持了 3D 的真实性，又保留了 2D 纹理的丰富性，通过新颖的双向引导进一步提高一致性，将生成的过程从 3.4 小时减少到 20 分钟，以达到高质量、多样性和可伸缩性的 3D 生成。

    Dec, 2023

  • DreamFlow：通过近似概率流进行高质量的文字到三维图像生成

    通过利用预训练的 T2I 扩散模型，借助预定时间步长安排，将文本到 3D 优化提升为多视角图像到图像转换问题，我们提出了一种新的优化算法和实用的三阶段粗到精的文本到 3D 优化框架 DreamFlow，实现快速生成高质量、高分辨率（1024x1024）的 3D 内容。

    Mar, 2024

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    Jul, 2023