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PIXART-δ: 快速且可控的图像生成与潜在一致性模型
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原文中文，约500字，阅读约需1分钟。
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内容提要
最新的文本到图像扩散模型在文本到三维生成领域取得重大突破，通过文本提示和手绘草图创作准确忠实的三维场景，提高用户可控性和交互式控制能力。
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关键要点
- 最新的文本到图像扩散模型在文本到三维生成领域取得重大突破。
- 该技术能够仅通过文本提示从零开始创作三维内容。
- 现有技术缺乏根据用户需求（如草图）进行交互式控制的能力。
- 首次尝试在条件上添加手绘草图的文本到三维生成，称为Control3D。
- 通过改进的2D条件扩散模型（ControlNet）来引导三维场景的学习。
- 每个三维场景视角与给定的文本提示和手绘草图对齐。
- 利用预训练的可微分照片到草图模型估计合成三维场景的草图。
- 估计的草图与给定草图在几何上保持一致，实现更好的可控生成。
- 广泛实验表明，提议能够生成与输入文本提示和草图紧密对齐的三维场景。
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