字节推出的 3D 生成模型
MVDream，一种多视图扩散模型，能够根据给定的文本提示生成一致的多视图图像。从2D和3D数据中学习，多视图扩散模型可以实现2D扩散模型的普遍性以及3D渲染的一致性。我们证明，这种多视图先验可以作为一种与3D表示无关的普遍的3D先验。它可以应用于通过分数蒸馏采样的3D生成，显著提高现有2D提升方法的一致性和稳定性。它还可以从少量2D示例中学习新概念，类似于DreamBooth，但用于3D生成。
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MVDream，一种多视图扩散模型，能够根据给定的文本提示生成一致的多视图图像。从2D和3D数据中学习，多视图扩散模型可以实现2D扩散模型的普遍性以及3D渲染的一致性。我们证明，这种多视图先验可以作为一种与3D表示无关的普遍的3D先验。它可以应用于通过分数蒸馏采样的3D生成，显著提高现有2D提升方法的一致性和稳定性。它还可以从少量2D示例中学习新概念，类似于DreamBooth，但用于3D生成。
