VolumeDiffusion: 灵活的文本到 3D 生成，配备高效的容积编码器
原文中文，约500字，阅读约需1分钟。发表于：。该研究介绍了一种创新的 3D 体积编码器，旨在用于文字到 3D 生成。为了扩大扩散模型的训练数据，该研究开发了一种轻量级网络，能够有效地从多视图图像中获取特征体积。然后，使用 3D U-Net 在扩散模型上对 3D 体积进行训练，用于文字到 3D 生成。该研究进一步解决了不准确的物体标题和高维特征体积的挑战。该模型在公共 Objaverse...
该研究介绍了一种创新的3D体积编码器，用于文字到3D生成。研究开发了轻量级网络，从多视图图像中获取特征体积，并使用3D U-Net对3D体积进行训练。该模型在公共Objaverse数据集上展示了有希望的结果。通过引入高效、灵活和可扩展的表示方法，对3D生成有显著贡献。
