DreamFusion vs Text-To-4D

Descubra DreamFusion, la plataforma revolucionaria que combina el poder de la síntesis de texto a 3D con tecnología de difusión 2D de vanguardia. Desarrollado mediante un esfuerzo colaborativo de Google Research y UC Berkeley, DreamFusion le permite transformar sin esfuerzo descripciones textuales en vívidos modelos 3D sin la necesidad de conjuntos de datos a gran escala o arquitecturas complejas de eliminación de ruido 3D.

Utilizando un modelo de difusión de texto a imagen 2D de última generación como base previa, DreamFusion introduce una nueva pérdida basada en la destilación de densidad de probabilidad. Este enfoque innovador permite una optimización perfecta de los campos de radiación neuronal (NeRF) a través del descenso de gradientes, produciendo representaciones 3D de alta calidad desde varios ángulos con baja pérdida. Los modelos 3D resultantes ofrecen características notables como visibilidad desde cualquier perspectiva, texturas que se pueden volver a iluminar en diversas condiciones de iluminación y la capacidad de componerse en diversos entornos 3D sin problemas.

DreamFusion enfatiza la facilidad de uso y la accesibilidad, y no requiere datos de entrenamiento 3D ni ajustes en el modelo de difusión de imágenes existente. Al aprovechar los modelos de difusión de imágenes previamente entrenados como una base sólida, DreamFusion demuestra el poder de estos modelos más allá de las meras aplicaciones 2D. Explora la galería de DreamFusion para ser testigo de la variedad de objetos y escenas que puede generar, ¡y da el emocionante paso de generar tu propio modelo 3D a partir de texto hoy!

Meta presente MAV3D (Make-A-Video3D), un método para generar escenas dinámicas tridimensionales a partir de descripciones de texto. Nuestro enfoque utiliza un campo de radiación neural dinámica 4D (NERF), que está optimizado para la apariencia de la escena, la densidad y la consistencia del movimiento al consultar un modelo basado en la difusión de texto a video (T2V).

La salida de video dinámica generada por el texto proporcionado se puede ver desde cualquier ubicación y ángulo de la cámara, y se puede componer en cualquier entorno 3D. MAV3D no requiere datos 3D o 4D y el modelo T2V solo está entrenado en pares de imágenes de texto y videos no etiquetados.