来自英国杜伦大学、英国纽卡斯尔大学、中国地质大学的研究人员推出Dreamer XL，它用于将文本转换为高分辨率的3D模型。这项技术的目标是通过改进现有的文本到3D生成过程，生成更加逼真和详细的3D内容。例如，你想要创建一个虚拟现实游戏的环境，或者需要在建筑演示中展示一个新设计的建筑物。使用Dreamer XL，你只需提供描述性的文本，比如“一个中世纪风格的城堡，高耸在山巅，周围环绕着茂密的森林”，Dreamer XL就能够生成一个高分辨率、细节丰富的3D模型，直接用于你的项目中。
主要功能和特点：
- 高分辨率输出：Dreamer XL能够生成高达1024x1024分辨率的3D模型，这比现有的方法有显著提升。
- 轨迹得分匹配（TSM）：提出了一种新的优化方法，TSM通过生成两条路径来减少累积误差，从而提高模型生成路径的稳定性和一致性。
- 改进的梯度剪辑方法：为了解决在使用高分辨率稳定扩散模型（Stable Diffusion XL）时出现的梯度不稳定问题，提出了逐像素的梯度剪辑方法。
- 简化的训练过程：Dreamer XL避免了多阶段训练的需要，直接使用支持高分辨率的Stable Diffusion XL作为指导，简化了训练过程。
工作原理：
- 文本到图像的扩散模型：使用预训练的文本到图像扩散模型作为图像先验，通过神经参数化的3D模型（如NeRF或3D高斯分割）进行训练。
- 轨迹得分匹配（TSM）：TSM利用DDIM（去噪扩散隐式模型）的反演过程，从同一起点生成两条路径来进行计算，这样可以减少累积误差，从而减少伪地面真实一致性问题。
- 梯度剪辑：在3D高斯分割过程中，由于Stable Diffusion XL引入的梯度不稳定，会导致生成的3D模型失去复杂纹理细节，出现模糊和异常颜色。逐像素的梯度剪辑方法可以有效缓解这个问题。
具体应用场景：
- 虚拟现实（VR）和增强现实（AR）：在这些领域中，高质量的3D内容对于用户体验至关重要。
- 建筑和动画：3D技术在这些行业中扮演着关键角色，可以帮助设计师和艺术家更直观地理解和交互复杂的3D对象。
- 教育和培训：通过文本生成3D模型，可以为教育和培训提供更加丰富和互动的学习材料。
- 零售和在线会议：在零售展示产品或在线会议中展示3D模型，可以提供更加直观和吸引人的体验。
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