推荐阅读:一文弄懂 Diffusion Model35张图,直观理解Stable Diffusion如何简单高效地定制自己的文本作画模型?Diffusion Model的演进 NeurIPS 2022最佳论文:Imagen不需要训练来纠正文本生成图像模型的错误匹配Google Brain提出基于Diffusion的新全景分割算法当 TransFormer 遇到 DiffusionDreamFusion: Text-to-3D using 2D Diffusion0. 论文信息标题:DreamFusion: Text-to-3D using 2D Diffusion作者:Ben Poole, Ajay Jain, Jonathan T. Barron, Ben Mildenhall原文链接:https://arxiv.org/abs/2209.14988代码链接:https://dreamfusion3d.github.io/?utm_source=catalyzex.com1. 前置信息1.1 NeRFNeRF(神经辐射场)是一种用于三维场景重建和渲染的深度学习方法,它将场景中每个三维点的颜色和密度表示为神经网络的输出。NeRF 可以从不同角度的图像中学习场景的三维表示,并能够生成高质量的图像和视频。NeRF自2020年提出后,极大的推动了计算
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