本文介绍了基于分数蒸馏技术的3D对象生成方法，包括Magic3D、Dream3D和DreamCraft3D。这些方法结合文本、草图和几何信息，优化3D模型生成过程，提高了质量和一致性，用户可更好地控制生成效果，实现高保真度的3D纹理和形状。

本文综述了利用预训练2D扩散先验进行文本到3D生成的研究。这些方法无需大规模3D训练数据，通过分数蒸馏、双向扩散等技术将2D扩散模型与3D表示结合，显著提升生成质量与效率，例如BiDiff将生成时间从3.4小时缩短至20分钟，PI3D可在数秒内采样3D模型。

本文综述利用预训练图像扩散模型作为先验的文本到3D生成方法：无需3D训练数据，通过分数蒸馏优化NeRF或三平面表示，可在消费级显卡上快速生成3D资产；也有方法先生成多视图再前馈重建，或结合3D GAN实现风格化头像，显著提升质量与效率。