Diffusion$^2$: 通过正交扩散模型的得分组合生成动态 3D 内容
原文中文，约400字，阅读约需1分钟。发表于：。Diffusion$^2$ 是一种新颖的框架，通过从视频数据和多视图扩散模型获取几何一致性和时间平滑性的知识，直接生成密集的多视图和多帧图像，优化连续性 4D 表示，从而在几分钟内生成 4D 内容。
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从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。
