May, 2024

CLAY：一种可控的用于创造高质量 3D 资源的大规模生成模型

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TL;DR通过使用 CLAY，我们可以轻松地将人类的想象力转化为复杂的 3D 数字结构，它支持文本、图片和各种 3D 感知输入，并使用多层次生成模型和物理渲染纹理生成模型，以实现从概念设计到细节化的 3D 资源创建。
发现论文，激发创造
  • GET3D: 从图像中学习高质量 3D 纹理形状的生成模型

    GET3D 是一种 3D 生成模型，能够直接生成具有复杂拓扑结构、丰富几何细节和高保真纹理的显式纹理 3D 网格，从而显著改进了以往的方法。

    Sep, 2022

  • Coin3D：基于代理引导调控的可控交互式 3D 资源生成

    本文介绍了一种名为 Coin3D 的新型可控交互式 3D 资产建模框架，该框架允许用户利用从基本形状组装而成的粗粒度几何代理控制 3D 生成，并引入交互式生成工作流，以支持在几秒钟内快速交互编辑本地部分，并提供快速响应的 3D 对象预览。通过对不同形状代理进行交互生成和编辑的广泛实验，证明了我们的方法在 3D 资产生成任务中具有优越的可控性和灵活性。

    May, 2024

  • 零样本多模式艺术家控制的三维物体集检索和探索

    通过多模式输入，如 2D 草图、图片和文本从高质量的 3D 资产检索解决通常需要高度专业化技能才能手工设计和生成对象和其他资产模型的问题。

    Sep, 2022

  • MUNCH: 模拟独特的 N 个可控头部

    自动生成 3D 人头一直是计算机视觉研究人员的一个引人入胜且具有挑战性的任务。我们提出了一种方法，它具备质量、多样性、控制和逼真性等令游戏设计艺术家期望的功能，其中包括可解释的网络设计、无缝合成多个高保真度的基于物理的渲染贴图以及对生成贴图进行语义颜色控制的新颖色彩变换模型。

    Oct, 2023

  • 3DGEN：一种基于 GAN 的从图像数据生成新的 3D 模型的方法

    我们提出了 3DGEN 模型，它利用最近在物体重建和基于 GAN 的图像生成方面的工作，可以为训练图像的同一类别对象生成可信的三维网格，并将生成的网格与当前最先进的基准模型进行比较，取得了可见的生成质量改进。

    Dec, 2023

  • En3D：从 2D 合成数据雕刻 3D 人体的增强生成模型

    通过以人为基础的准确物理建模，我们提出了一种增强的生成方案 En3D，能够从合成的平衡、多样化和结构化的人类图像中，准确地模拟具有逼真外观的通用化 3D 人物。

    Jan, 2024

  • ControlDreamer: 多视角控制网络的风格化三维生成

    通过引入多视角 ControlNet 和强化学习模型 ControlDreamer，本研究在文本指导下实现了创意几何和风格的 3D 建模，同时提出了一个全面的 3D 风格编辑基准，证明该方法在质量和度量上优于现有的文本生成 3D 方法。

    Dec, 2023

  • 互动 3D：通过互动 3D 生成创造你想要的东西

    通过增加用户交互能力，我们引入了 Interactive3D 框架，使得用户能够精确控制 3D 生成过程，从而显著提高 3D 生成的可控性和质量。

    Apr, 2024

  • 通过生成对抗网络实现高质量面部表面和纹理合成

    提出了一种基于 3D 可变形模型和生成对抗网络的面部综合模型，使用普适化方法将几何数据映射到二维平面，实现了对数字扫描的几何数据高效处理，在人类纹理参数空间中生成逼真的面部纹理和它们的对应几何图形，从而获得了新的高分辨率 3D 面孔。

    Aug, 2018

  • 3D 表征的深度生成模型：一项调查

    本文概述了 3D 生成方法和 3D 感知图像合成的算法和表示方法的发展，并探讨了面临的困难和挑战。

    Oct, 2022