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IT3D：通过显式视图合成改进的文本生成 3D 方法
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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
本文提出了一种使用基于文本转图像的扩散模型进行文本到3D合成的方法，绕过了需要大规模标记的3D数据集和能够去噪的3D数据的限制。该方法通过梯度下降优化3D模型，并使用概率密度蒸馏引入的损失函数将2D扩散模型与3D模型相结合。这种方法不需要3D训练数据，也不需要修改图像扩散模型，证明了使用预训练的图像扩散模型作为先验的有效性。
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关键要点
- 提出了一种基于文本转图像的扩散模型进行文本到3D合成的方法。
- 该方法绕过了需要大规模标记的3D数据集和能够去噪的3D数据的限制。
- 通过梯度下降优化3D模型（Neural Radiance Field）。
- 使用概率密度蒸馏引入的损失函数将2D扩散模型与3D模型相结合。
- 该方法不需要3D训练数据，也不需要修改图像扩散模型。
- 证明了使用预训练的图像扩散模型作为先验的有效性。
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