Zero-1-to-G: Taming Pre-trained 2D Diffusion Models for Direct 3D Generation
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内容提要
本研究提出了Zero-1-to-G方法，解决了三维生成中的数据稀缺和质量问题。通过使用Gaussian splats和预训练的二维扩散模型，增强了三维一致性，实验结果表明生成质量和泛化能力显著提升。
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