Bootstrap3D 透過自動生成大量高品質、帶有詳細描述的合成多視角圖像數據集,解決了訓練多視角擴散模型時數據缺乏的問題,從而顯著提升了模型生成 3D 內容的品質、圖像與文本的一致性以及視角一致性。
고품질 3D 데이터 부 scarcity 문제를 해결하기 위해 합성 데이터를 활용하여 다중 뷰 확산 모델을 개선하는 Bootstrap3D 프레임워크를 소개합니다.
高品質な3Dデータの不足という課題を克服するため、大量の合成マルチビュー画像を自動生成し、マルチビュー拡散モデルの学習に活用することで、高品質な3Dコンテンツ作成を実現するフレームワークを提案する。
Bootstrap3D leverages the power of synthetic data generation and refined training techniques to enhance multi-view diffusion models, ultimately improving the quality and text-alignment of generated 3D content.
EfficientDreamer proposes a novel approach for high-quality and stable 3D content creation using orthogonal-view diffusion priors.