DreamGaussian:利用3D Gaussian Splatting技术,能够在短短 2 分钟内从文本或单个2D图像生成3D模型。
现有的3D内容生成方法,通常需要很长时间来生成高质量的3D模型。这主要是因为这些方法依赖于复杂的渲染和优化过程。
DreamGaussian通过使用一种名为3D高斯散射(3D Gaussian Splatting)的新技术来解决这个问题。这种方法能够在几分钟内从单一视角的图像生成高质量的3D模型。
它包括一个纹理细化阶段,这一阶段会进一步优化生成的3D模型,使其纹理更加逼真。
项目及演示:https://t.co/OUvXFNyGBE
论文:https://t.co/yPX5rh9IlH
GitHub:https://t.co/OtMaJViFZ1
具体工作原理:
3D高斯散射:该方法使用3D高斯散射来生成3D模型,这种方法比现有的NeRF(神经辐射场)方法更高效。
3D高斯散射介绍:https://t.co/RP9evFnAx7
网格提取和纹理优化:除了生成3D模型外,该方法还包括一个用于从3D高斯模型中提取网格和优化纹理的算法。
两阶段优化:首先,使用3D高斯散射生成一个粗糙的3D模型。然后,通过一个细化阶段来优化模型的纹理和细节。
实验结果:
该方法在多个3D生成任务上都表现出色,尤其是在生成速度和质量方面。