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2D diffusion model
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新 MaPa 方法根据文本描述生成 3D 材质
研究人员开发了 MaPa，一种基于文本描述为 3D 模型生成照片级真实感材质的新颖方法。与创建纹理贴图的先前方法不同，MaPa 生成程序化材质图，为编辑提供更大的灵活性并实现更高质量的渲染。该系统利用预训练的 2D 扩散模型，通过合成与网格片段对齐的 2D 图像来弥合文本和材质图之间的差距。然后，这些图像用于初始化材质图参数，并使用可微分渲染模块进一步优化以匹配文本提示。
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新技术通过多视图蒸馏提升2D扩散模型生成的3D模型质量
研究人员开发了一种名为多视图聚合分数蒸馏（MV-SDI）的新技术，以提高从2D扩散模型生成的3D模型的质量。该方法通过在生成过程中聚合来自多个视图的信息来减少梯度的方差，而不是依赖于单个随机视图。MV-SDI保留了原始的2D扩散模型，无需重新训练或多视图数据，从而显著提高了模型的一致性并减少了所需的优化步骤。