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原标题：弥合2D和3D生成领域之间的次元壁，X-Dreamer实现高质量的文本到3D生成

关键字：损失,模型,对象,椭球,几何

文章来源：机器之心

内容字数：14904字

内容摘要：机器之心专栏机器之心编辑部本文介绍了一个名为 X-Dreamer 的框架，它主要由CG-LoRA和AMA损失两种关键创新组成，实现了弥合 text-to-2D 和 text-to-3D 间的领域差距，实现了高质量的 3D 生成。近年来，在预训练的扩散模型 [1, 2, 3] 的开发推动下，自动 text-to-3D 内容创建取得了重大进展。其中，DreamFusion [4] 引入了一种有效的方法，该方法利用预训练的 2D 扩散模型 [5] 从文本中自动生成 3D 资产，从而无需专门的 3D 资产数据集。DreamFusion 引入的一项关键创新是分数蒸馏采样 (SDS) 算法。该算法利用预训练的 2D 扩散模型对单个 3D 表示进行评估，例如 NeRF [6]，从而对其进行优化，以确保来自任何摄像机视角的渲染图像与给定文本保持较高的一致性。受开创性 SDS 算法的启发，出现了几项工作 […

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