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洞見 - 텍스트-3D 생성
현재 텍스트-3D 생성 기술의 진척 상황을 종합적으로 평가하는 T3Bench 벤치마크
T3Bench는 다양한 텍스트 프롬프트와 자동 평가 지표를 통해 현재 텍스트-3D 생성 기술의 성능을 종합적으로 평가한다.
고품질, 일관성 있는 3D 장면 생성을 위한 3D 가우시안 기반 텍스트-3D 장면 생성 기술
텍스트 기반 3D 장면 생성을 위해 Formation Pattern Sampling, 전략적 카메라 샘플링, 객체-환경 통합을 활용하여 고품질, 일관성 있는 3D 장면을 효율적으로 생성한다.
3D 객체 생성을 위한 가우시안 스플래팅 기반 텍스트-3D 변환 기법
가우시안 스플래팅을 활용하여 기하학적 정확성과 세부적인 질감을 갖춘 3D 객체를 생성하는 방법을 제안한다.
고품질 텍스트-3D 생성을 위한 확률 흐름 근사 기법: DreamFlow
DreamFlow는 사전 학습된 텍스트-이미지 확산 모델의 생성 과정을 모방하여 빠르고 고품질의 3D 콘텐츠를 생성한다.
고품질 3D 콘텐츠 생성을 위한 3D 자체 사전 기반의 제어 기반 텍스트-3D 생성
3D 자체 사전을 활용하여 기하학적 일관성과 텍스처 충실도가 높은 3D 콘텐츠를 생성한다.
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