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DiffSplat概述简介
DiffSplat是新型的 3D 生成方法,从文本提示和单视图图像快速生成 3D 高斯点阵(Gaussian Splats)。通过微调预训练的文本到图像扩散模型,基于强大的 2D 先验知识,引入 3D 渲染损失来确保生成的 3D 内容在多视图下保持一致性。DiffSplat 的核心优势在于其高效性和灵活性,能在 1~2 秒内生成高质量的 3D 对象,支持文本条件、图像条件或两者的组合输入。轻量级的重建模型用于构建结构化的高斯表示,为训练提供了高质量的数据支持。
DiffSplat的功能特色
从文本或图像生成 3D 高斯点阵:DiffSplat 能直接从文本提示或单视图图像生成 3D 高斯点阵(Gaussian Splats),保持 3D 一致性。
高效利用 2D 先验知识:通过微调大规模文本到图像扩散模型,DiffSplat 有效基于网络规模的 2D 先验知识,同时引入 3D 渲染损失确保生成内容在任意视图下的 3D 一致性。
支持多种条件输入:DiffSplat 支持文本条件、图像条件或两者的组合输入,用户可以根据需要选择合适的条件。
可控生成能力:DiffSplat 可以与 ControlNet 等技术结合,实现基于文本提示和多种格式(如法线图、深度图、Canny 边缘图)的可控 3D 生成。
DiffSplat的技术原理
基于大规模预训练的文本到图像扩散模型:DiffSplat 通过微调这些模型,直接生成 3D 高斯点阵(Gaussian Splats),有效基于网络规模的 2D 先验知识。
轻量级重建模型:为了启动训练,DiffSplat 提出轻量级的重建模型,能快速生成多视图高斯点阵网格,用于可扩展的数据集构建。
3D 渲染损失:DiffSplat 引入了 3D 渲染损失,确保生成的 3D 内容在任意视图下都能保持一致性。
DiffSplat项目介绍
项目官网:https://chenguolin.github.io/projects/DiffSplat/
GitHub仓库:https://github.com/chenguolin/DiffSplat
arXiv技术论文:https://arxiv.org/pdf/2501.16764
DiffSplat能做什么?
3D 内容创作:适用于快速原型设计和内容创作。设计师可以用 DiffSplat 快速生成 3D 模型的初步版本,用于概念验证或进一步的精细调整。
文本到 3D 生成:DiffSplat 在文本条件下的 3D 生成任务中表现出色,能根据详细的文本描述生成与之匹配的 3D 模型。
图像到 3D 重建:DiffSplat 支持从单张图像生成 3D 模型,能准确反映输入图像的形状和纹理。从现有图像资源中快速生成 3D 模型,例如在影视特效、游戏开发等领域。
下游应用支持:DiffSplat 的生成结果可以直接用于多种下游应用,如 3D 打印、虚拟现实(VR)和增强现实(AR)等领域。
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