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生成画像中の物体のアルベド推定値と明るさから法線方向を推定して3Dに起こし、向きを変えて再描画、ガウスノイズを加えて拡散モデルで元画像を復元、復元モデルの3D値を元データにバックプロパゲーションで反映して
Cru のブックマーク 2022/10/06 15:40
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dreamfusion3d.github.io2022/09/30
Abstract Recent breakthroughs in text-to-image synthesis have been driven by diffusion models trained on billions of image-text pairs. Adapting this approach to 3D synthesis would require large-sca...
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生成画像中の物体のアルベド推定値と明るさから法線方向を推定して3Dに起こし、向きを変えて再描画、ガウスノイズを加えて拡散モデルで元画像を復元、復元モデルの3D値を元データにバックプロパゲーションで反映して
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DreamFusion: Text-to-3D using 2D Diffusion
Abstract Recent breakthroughs in text-to-image synthesis have been driven by diffusion models trained on billions of image-text pairs. Adapting this approach to 3D synthesis would require large-sca...
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