Originalarbeiterreichbar
DreamFusion: Text-to-3D using 2D Diffusion
Ben Poole und Mitautoren beschreiben 2022 den Umweg, über den ein Textauftrag zu einem räumlichen Ergebnis wird. Der Grund für den Umweg steht im ersten Satz der Arbeit und ist die wichtigste Auskunft über dieses Gebiet: Große beschriftete 3D-Datensätze gibt es nicht, also wird ein vorhandenes Bildmodell als Ersatz benutzt. Damit trennt diese Arbeit die erfindende Seite der 3D-Erzeugung von der rekonstruierenden.
geprüft 24.09.2026
Worauf sich diese Seite beruft, wörtlich, abgerufen am 05.09.2026:
Adapting this approach to 3D synthesis would require large-scale datasets of labeled 3D data and efficient architectures for denoising 3D data
bestätigt 24.09.2026In this work, we circumvent these limitations by using a pretrained 2D text-to-image diffusion model to perform text-to-3D synthesis.
bestätigt 24.09.2026