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Dual3D: 双模多视角潜在扩散下高效一致的文本到 3D 生成
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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
研究人员提出了Dual3D框架，可在1分钟内生成高质量的3D资产。使用双模态多视图潜在扩散模型和去噪网络实现一致渲染的三面神经表面。另外，提出了双模态切换推理策略，可在10秒内生成高质量的3D资产。实验证明该方法在减少生成时间的同时提供了最先进的性能。
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关键要点
- 研究人员提出了Dual3D框架，能够在1分钟内生成高质量的3D资产。
- 关键组件是双模态多视图潜在扩散模型和去噪网络，实现一致渲染的三面神经表面。
- 通过预训练的文本到图像潜在扩散模型调整多数模块，避免了昂贵的从头训练成本。
- 提出了双模态切换推理策略，仅需10秒生成高质量的3D资产。
- 该方法在减少生成时间的同时，提供了最先进的性能。
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