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原標(biāo)題：?jiǎn)蝹€(gè)A100生成3D圖像只需30秒，這是Adobe讓文本、圖像都動(dòng)起來(lái)的新方法

關(guān)鍵字：模型,圖像,研究者,視圖,方法

文章來(lái)源：機(jī)器之心

內(nèi)容字?jǐn)?shù)：8448字

內(nèi)容摘要：機(jī)器之心報(bào)道編輯：杜偉、佳琪3D 生成是 AI 視覺(jué)領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)之一。本文中，來(lái)自 Adobe 研究院和斯坦福大學(xué)等機(jī)構(gòu)的研究者利用基于 transformer 的 3D 大型重建模型來(lái)對(duì)多視圖擴(kuò)散進(jìn)行去噪，并提出了一種新穎的 3D 生成方法 DMV3D，實(shí)現(xiàn)了新的 SOTA 結(jié)果。2D 擴(kuò)散模型極大地簡(jiǎn)化了圖像內(nèi)容的創(chuàng)作流程，2D 設(shè)計(jì)行業(yè)也因此發(fā)生了變革。近來(lái)，擴(kuò)散模型已擴(kuò)展到 3D 創(chuàng)作領(lǐng)域，減少了應(yīng)用程序（如 VR、AR、機(jī)器人技術(shù)和游戲等）中的人工成本。有許多研究已經(jīng)對(duì)使用預(yù)訓(xùn)練的 2D 擴(kuò)散模型，生成具有評(píng)分蒸餾采樣（SDS）損失的 NeRFs 方法進(jìn)行了探索。然而，基于 SDS 的方法通常需要花費(fèi)數(shù)小時(shí)來(lái)優(yōu)化資源，并且經(jīng)常引發(fā)圖形中的幾何問(wèn)題，比如多面 Janus 問(wèn)題。另一方面，研究者對(duì)無(wú)需花費(fèi)大量時(shí)間優(yōu)化每個(gè)資源，也能夠?qū)崿F(xiàn)多樣化生成的 3D 擴(kuò)散模型也進(jìn)行了多種嘗試。…

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作者微信：almosthuman2014

作者簡(jiǎn)介：專業(yè)的人工智能媒體和產(chǎn)業(yè)服務(wù)平臺(tái)