テキストから 3D への生成は、数十億の画像とテキストのペアでトレーニングされた 2D 拡散モデルによって促進され、最近大きな注目を集めています。既存の方法は主にスコア蒸留に依存し、2D 拡散事前分

arxiv_reader のブックマーク 2023/07/27 11:22

<blockquote class="hatena-bookmark-comment"><a class="comment-info" href="https://b.hatena.ne.jp/entry/4739900527784437733/comment/arxiv_reader" data-user-id="arxiv_reader" data-entry-url="https://b.hatena.ne.jp/entry/s/arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2307.13908v1" data-original-href="https://arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2307.13908v1" data-entry-favicon="https://cdn-ak2.favicon.st-hatena.com/64?url=https%3A%2F%2Farxiv-check-250201.firebaseapp.com%2Feach%2F2307.13908v1" data-user-icon="/users/arxiv_reader/profile.png">Points-to-3D: まばらな点と形状制御可能な Text-to-3D 生成の間のギャップを埋める</a><ul class="comment-tag" style="list-style: none; margin: 0px;"><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/%22arXiv%20reaDer%22">arXiv reaDer</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/distillation">distillation</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/sparse">sparse</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/attention">attention</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/3D">3D</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/%22point%20cloud%22">point cloud</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/arXiv">arXiv</a>]</li></ul><br><p style="clear: left"> テキストから 3D への生成は、数十億の画像とテキストのペアでトレーニングされた 2D 拡散モデルによって促進され、最近大きな注目を集めています。既存の方法は主にスコア蒸留に依存し、2D 拡散事前分</p><a class="datetime" href="https://b.hatena.ne.jp/arxiv_reader/20230727#bookmark-4739900527784437733"><span class="datetime-body">2023/07/27 11:22</span></a></blockquote><script src="https://b.st-hatena.com/js/comment-widget.js" charset="utf-8" async></script>

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