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Diffusion$^2$: 通过正交扩散模型的得分组合生成动态 3D 内容
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
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。
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关键要点
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MVDream是一个多视图扩散模型，生成几何一致的多视图图像。
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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。
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通过Score Distillation Sampling解决现有2D-lifting方法中的3D一致性问题，提高了稳定性。
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该模型可以在少量样本设置下进行微调，用于个性化的3D生成，保持一致性。
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