Direct2.5: 多视角 2.5D 扩散下的多样化文本到 3D 生成
原文中文，约400字，阅读约需1分钟。发表于：。通过使用经过微调的 2D 扩散模型的多视角 2.5D 扩散方法，我们填补了 2D 扩散和直接 3D 扩散方法之间的差距，为 3D 内容生成提供了多样性、无模式寻找和高保真度，仅需 10 秒。
MVDream是一个多视图扩散模型，生成几何一致的多视图图像。利用预训练的图像扩散模型和3D资源渲染的多视图数据集，实现2D扩散的概括性和3D数据的一致性。通过Score Distillation Sampling解决现有方法中的3D一致性问题。可用于3D生成的多视图先验，并在少量样本设置下进行微调，用于个性化的3D生成。
