ECCV 2024 | 引入DiT的原生3D通用框架，适用任意神经场、秒级生成
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内容提要
南洋理工大学、上海AI Lab和北京大学的研究者提出了名为LN3Diff的原生3D LDM生成框架，通过使用3D VAE和3D-DiT进行两阶段通用3D生成，解决了现有原生3D生成模型的可拓展性差、训练效率低和泛化性差等问题。LN3Diff在多个基准测试中取得了优异成绩，并具有更快的推理速度。
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Q&A
LN3Diff框架的主要创新点是什么？
LN3Diff框架通过结合3D VAE和3D-DiT，采用两阶段通用3D生成方法，解决了现有模型的可拓展性差、训练效率低和泛化性差的问题。
LN3Diff在生成3D资产时的速度如何？
LN3Diff在生成高质量3D资产时，生成过程仅需数秒。
LN3Diff支持哪些类型的条件生成？
LN3Diff支持基于文本描述和单目图片的条件生成。
LN3Diff在基准测试中的表现如何？
LN3Diff在多个基准测试中取得了优异成绩，并在ShapeNet和Objaverse数据集上表现出SoTA性能。
LN3Diff的开源情况如何？
LN3Diff的所有模型和代码已开源至Github和Huggingface，支持多卡训练和加速技巧。
LN3Diff如何提高3D生成的质量？
LN3Diff通过在3D隐空间直接进行diffusion采样和使用3D-aware VAE模型来提高3D生成的质量。
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