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原標題：彌合2D和3D生成領域之間的次元壁，X-Dreamer實現高質量的文本到3D生成

關鍵字：損失,模型,對象,橢球,幾何

文章來源：機器之心

內容字數：14904字

內容摘要：機器之心專欄機器之心編輯部本文介紹了一個名為 X-Dreamer 的框架，它主要由CG-LoRA和AMA損失兩種關鍵創新組成，實現了彌合 text-to-2D 和 text-to-3D 間的領域差距，實現了高質量的 3D 生成。近年來，在預訓練的擴散模型 [1, 2, 3] 的開發推動下，自動 text-to-3D 內容創建取得了重大進展。其中，DreamFusion [4] 引入了一種有效的方法，該方法利用預訓練的 2D 擴散模型 [5] 從文本中自動生成 3D 資產，從而無需專門的 3D 資產數據集。DreamFusion 引入的一項關鍵創新是分數蒸餾采樣 (SDS) 算法。該算法利用預訓練的 2D 擴散模型對單個 3D 表示進行評估，例如 NeRF [6]，從而對其進行優化，以確保來自任何攝像機視角的渲染圖像與給定文本保持較高的一致性。受開創性 SDS 算法的啟發，出現了幾項工作 […

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作者簡介：專業的人工智能媒體和產業服務平臺