Hocheffiziente und konsistente Texteingabe-3D-Szenen-Generierung mit Formation Pattern Sampling
DreamScene, ein neuartiges 3D-Gaussian-basiertes Texteingabe-3D-Szenen-Generierungsframework, nutzt Formation Pattern Sampling, eine strategische Kameraauswahl und nahtlose Integration von Objekten und Umgebungen, um Herausforderungen wie geringe Qualität, Inkonsistenz und eingeschränkte Bearbeitungsflexibilität zu bewältigen.
Effiziente Varianzreduktion für Text-zu-3D-Scoredistillation durch Stein-Identität
Durch die Verwendung von Kontrollvariaten, die auf der Stein-Identität basieren, kann die Varianz der Gradientenschätzung in der Score-Distillation effektiv reduziert werden, was zu einer konsistent höheren Qualität und schnelleren Konvergenz der Text-zu-3D-Synthese führt.
Hochwertige und animierbare 3D-Avatare aus Textbeschreibungen durch Lernen impliziter Gaußscher Darstellung
Unser Ansatz GAvatar ermöglicht die großangelegte Erstellung vielfältiger und animierbarer 3D-Avatare aus Textbeschreibungen, indem er eine neuartige primitive-basierte implizite Gaußsche Darstellung und ein SDF-basiertes Lernverfahren für die Geometrie der 3D-Gaussians nutzt.
Generierung von 3D-Interaktionen zwischen Mensch und Objekt durch textgesteuerte Methoden
Unser Ansatz InterFusion ermöglicht die Generierung realistischer und hochqualitativer 3D-Interaktionen zwischen Mensch und Objekt aus Textbeschreibungen, indem er 3D-Posen als geometrische Priors verwendet.
Effiziente Verarbeitung und Analyse von Inhalten zur Gewinnung von Erkenntnissen durch Mehransicht-2,5D-Diffusion
Unser Ansatz erweitert bestehende Text-zu-2D-Modelle zu einem Entfernungs-Diffusionsprozess auf Mehransicht-2,5D-Daten, um eine effiziente und hochwertige Text-zu-3D-Inhaltserstellung zu ermöglichen.