3d content creation | BriefGPT

关键词3d content creation

搜索结果 - 23

Bootstrap3D：利用合成数据提升三维内容创作
提出一种名为 Bootstrap3D 的新框架，它能自动生成任意数量的多视图图像，为多视图扩散模型的训练提供帮助。还引入了数据生成流水线和训练时间步骤重新安排策略，并通过大量实验证明 Bootstrap3D 能生成具有高质量、美学性、图像
PDFa month ago
野外文本生成三维内容调查
文献调查了最新的文本生成三维内容的方法，并详细介绍了该领域的背景、数据集、评估指标以及不同的三维表示方法。通过对生成流程的分类和优劣势的分析，为进一步探索基于文本的三维内容创建提供了启示，并指出了未来研究的几个有希望的方向。
PDF2 months ago
Magic-Boost：使用多视图条件扩散提升 3D 生成
通过 Magic-Boost，使用多视角条件扩散模型可以通过短时间的 SDS 优化显著优化粗糙的生成结果，生成具有丰富几何和纹理细节的高质量 3D 模型。
PDF3 months ago
DreamReward: 人类偏好的文本生成三维图形
从人类偏好反馈中学习和改进文本生成 3D 模型的综合框架，通过理论分析和广泛实验比较，我们的 DreamReward 成功生成高保真和与人类意图一致的 3D 结果，展示了从人类反馈中改进文本生成 3D 模型的巨大潜力。
PDF3 months ago
InTeX: 统一深度感知修复的交互式文本生成纹理方法
InteX 是一种用于交互式文本到纹理合成的新框架，通过用户友好的界面和统一的深度感知修复模型，解决了现有方法中存在的 3D 不一致性和可控性有限的问题，证明了其在高质量 3D 内容创作方面的实用性和有效性。
PDF4 months ago
LGM：用于高分辨率三维内容创作的大规模多视图高斯模型
通过引入大型多视图高斯模型（LGM），这篇论文提出了一种从文本提示或单视图图像生成高分辨率 3D 模型的新框架，其中包含多视图高斯特征作为有效且强大的表示，并利用多视图扩散模型实现高吞吐量骨干网络的不对称 U-Net。大量实验证明了该方法的
PDF5 months ago
DressCode：基于文本引导的自回归缝制与生成服装
通过引入基于 GPT 的体系结构 SewingGPT，结合文本条件嵌入和跨注意力，我们的框架可通过自然语言交互生成与计算机生成图形友好的服装。通过与其他最先进方法的综合评估和比较，我们的方法展示了最好的质量和输入提示的一致性。用户研究进一步
PDF5 months ago
Sherpa3D: 提升纯文本到高保真 3D 生成的粗糙 3D 先验
Sherpa3D 是一种新的文本到 3D 框架，可以同时实现高保真度、泛化能力和几何一致性，通过利用粗糙的 3D 先验信息设计一对引导策略，即几何保真度引导和 3D 一致性语义引导，从而使 2D 离散模型丰富了 3D 内容，产生多样且高质量
PDF7 months ago
手绘 3D：从抽象自由手稿到精准 3D 形状
本文介绍了一种民主化的三维内容创作方法，能够通过抽象的草图精确生成三维形状，同时克服与绘画技巧相关的限制。我们引入了一种新颖的部分水平建模和对齐框架，促进了抽象建模和跨模式对应关系。利用相同的部分水平解码器，我们的方法能够无缝地扩展到草图建
PDF7 months ago
HyperDreamer: 由单张图像生成和编辑逼真的三维内容
HyperDreamer 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。
PDF7 months ago
生成渲染：可控的 4D 引导视频生成与 2D 扩散模型
通过将动态 3D 网格的可控性与新兴扩散模型的表达能力和可编辑性相结合，我们提出了一种新的方法来自动化计算机生成的视频的创作过程，并输出高质量和时间上一致的帧。
PDF7 months ago
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。
PDF7 months ago
SPiC-E：利用跨实体注意力的 3D 扩散模型中的结构先验
我们介绍了 SPiC-E—— 一种神经网络，它在 3D 扩散模型中引入了结构引导，扩展了其用于文本条件生成之外的用途。通过引入交叉实体注意机制，我们的框架允许多个实体（特别是成对的输入和引导 3D 形状）通过其内部表示在去噪网络内部进行交互
PDF7 months ago
3DStyle-Diffusion：使用 2D 扩散模型追求细粒度基于文本的 3D 风格化
通过结合 CLIP 和 2D Diffusion 模型，我们提出了一种新的 3DStyle-Diffusion 模型，能够在文本驱动的几何和外观引导下，实现对 3D 网格的细粒度样式化。
PDF8 months ago
DreamGaussian：高效三维内容生成的生成高斯点图方法
最近在 3D 内容创建方面的最新进展主要利用基于优化的 3D 生成通过得分蒸馏抽样（SDS）。尽管取得了有希望的结果，但这些方法往往受到每个样本优化速度慢的限制，限制了它们的实际应用。本文提出了 DreamGaussian，一个同时实现效率
PDF9 months ago
ControlMat: 材质捕捉的受控生成方法
通过生成深度网络和扩散模型，我们提出了一种方法来重建材料图像，使其生成逼真、平铺和高分辨率的基于物理的数码材料。
PDF10 months ago
EfficientDreamer: 高保真和鲁棒的三维创作通过正交视图扩散先验
通过引入一种新的二维扩散模型来生成由四个正交视图子图像组成的图像，从而利用正交视图图像引导生成高保真度的三维内容，并应用渐进式三维合成策略，显著提高了生成效率和质量，包括解决了 Janus 问题，并在定量和定性评估中证明了优越性。
PDF10 months ago
DreamTime: 文本到 3D 内容创作的优化策略改进
本文研究基于 Text-to-Image 散射模型精调的神经放射场的 3D 建模问题。研究表明一些局限性的存在是方法本身优化和统一时间步骤采样之间的矛盾所造成的。提出通过使用单调非递增函数优先采样时间步长来解决这个矛盾，从而获得更高质量和多
PDFa year ago
Aladdin: 从抽象场景描述中生成样式化 3D 模型的零样本幻觉
本文提出利用已有模型完成抽象场景描述到风格化场景元素的转换，并通过评估表明基于该方法的系统输出更符合语义，并且增加了三维艺术家的创造自由度。
PDFa year ago
DITTO-NeRF: 基于扩散的迭代文本到全向 3D 模型
提出了一种名为 DITTO-NeRF 的新型流水线，用于从文本提示或单个图像生成高质量的 3D NeRF 模型，并通过逐步重建规模、角度和遮罩等方案来解决 Image-to-3D 方法的低对应性和多视图一致性的问题，在保留微小边界角度信息的
PDFa year ago