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图像逆问题中的可导条件扩散对于离域自适应
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
RenderDiffusion是一个用于3D生成和推断的扩散模型，使用单眼2D监督进行训练，并采用新颖的图像去噪架构来提供中间的三维表示。通过多个数据集的评估，展示了RenderDiffusion在生成和推理3D场景方面的竞争性表现。该方法还可以使用2D修复来编辑3D场景。
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关键要点
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RenderDiffusion是第一个用于3D生成和推断的扩散模型。
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该模型使用单眼2D监督进行训练。
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采用新颖的图像去噪架构提供中间的三维表示。
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在多个数据集（FFHQ、AFHQ、ShapeNet和CLEVR）上评估了RenderDiffusion。
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展示了生成和推理3D场景的竞争性表现。
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该方法支持使用2D修复来编辑3D场景。
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