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LucidDreamer
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新的SEGS方法解决了文本到3D生成中的Janus问题
研究人员开发了一个名为结构化能量引导采样（SEGS）的新框架，以解决文本到3D生成中的Janus问题。该问题会导致不同视角的几何形状不一致。SEGS通过在U-Net特征中创建结构化能量，并在去噪过程中利用其梯度来实现，无需重新训练。实验表明，SEGS可以将视角不一致性降低约10%，并提高各种现有文本到3D模型在视图一致性得分。
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新的SEGS方法提高了3D生成的一致性
研究人员开发了一种名为结构化能量引导采样（SEGS）的新方法，以解决文本到3D生成中的Janus问题。该问题会导致不同视图下的几何形状不一致。SEGS通过识别扩散模型中的视图偏差，并在去噪过程中引入结构化能量梯度，从而在无需重新训练的情况下提高多视图一致性。实验表明，SEGS可将Janus率降低约10%，并提高DreamFusion和Magic3D等各种基线的得分。