通过生成性深度学习模型实现低保真度模拟向高保真度模拟的映射，无需多次高保真度模拟分析。使用二维扩散模型展示熔化过程的关键度量，并在低保真度输入数据的基础上预测熔池深度，降低分析时间。

通过生成性深度学习模型，实现了低保真度模拟信息向高保真度对应物的映射，无需多次高保真度模拟分析。通过二维扩散模型展示了熔化过程的关键度量，并在低保真度输入数据的基础上预测了熔池深度，降低了分析时间。

通过生成性深度学习模型实现低保真度模拟信息向高保真度对应物的映射，无需多次高保真度模拟分析。通过二维扩散模型展示熔化过程的关键度量，并在低保真度输入数据的基础上预测熔池深度，降低分析时间。

通过引入神经光辐射场（NeRFs），文本到三维生成方法取得了进展。最新工作通过多视角数据微调二维扩散模型，强制执行细粒度的视图一致性。该方法有效减轻了浮动点和完全空白空间的问题。在T$^3$Bench数据集上，该方法达到了最先进的性能。