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Trellis-500K
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Block3D框架通过分块扩散加速文本到3D生成
研究人员开发了Block3D，一个新颖的文本到3D生成框架，显著提高了效率。该方法将3D形状令牌序列划分为块，并自回归地生成它们，同时对当前块内的令牌进行去噪。Block3D还结合了置信度引导的块内校正来修改低置信度令牌，与现有基线相比，生成时间加速了5.15倍，同时不影响几何保真度。
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SuperVoxelGPT通过自适应超体素标记化推进3D形状生成
研究人员开发了SuperVoxelGPT，一种使用自回归多模态大语言模型生成3D形状的新框架。该方法采用自适应有序超体素标记化策略，解决了现有3D标记化方法的局限性。SuperVoxelGPT基于几何显著性构建形状自适应超体素分区，将更精细的细节分配给复杂区域，将更粗略的细节分配给平滑区域，从而显著缩短了标记序列长度并加快了生成速度。