3D 內容創(chuàng)建的最新進展主要利用通過分數蒸餾抽樣 （SDS） 生成的基于優(yōu)化的 3D 生成。盡管已經顯示出有希望的結果，但這些方法通常存在每個樣本優(yōu)化緩慢的問題，限制了它們的實際應用。在本文中，我們提出了DreamGaussian，這是一種新穎的3D內容生成框架，可以同時實現效率和質量。我們的主要見解是設計一個生成式 3D 高斯濺射模型，該模型具有伴隨的網格提取和紫外線空間中的紋理細化。與神經輻射場中使用的占用修剪相比，我們證明了3D高斯的漸進致密化對于3D生成任務的收斂速度明顯更快。為了進一步提高紋理質量并促進下游應用，我們引入了一種有效的算法將3D高斯轉換為紋理網格，并應用微調階段來細化細節(jié)。大量實驗證明了我們提出的方法具有卓越的效率和有競爭力的發(fā)電質量。值得注意的是，DreamGaussian 只需 2 分鐘即可從單視圖圖像生成高質量的紋理網格，與現有方法相比實現了大約 10 倍的加速。
??page: https://dreamgaussian.github.io
??paper: https://arxiv.org/abs/2309.16653
??code: https://github.com/dreamgaussian/dreamgaussian文章來源：http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-722629.html
??colab: please try it ?? https://github.com/camenduru/dreamgaussian-colab文章來源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-722629.html
到了這里，關于【AIGC核心技術剖析】用于高效 3D 內容創(chuàng)建生成（從單視圖圖像生成高質量的紋理網格）的文章就介紹完了。如果您還想了解更多內容，請在右上角搜索TOY模板網以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關文章，希望大家以后多多支持TOY模板網！
