3DFY.ai 对比 Text-To-4D

3DFY.ai 利用人工智能的力量彻底改变了 3D 模型创建过程。这个创新平台允许用户使用简单的文本提示或单个图像作为起点，轻松生成高度详细的 3D 模型。该技术旨在满足广泛的行业和个人创意，为高质量 3D 资产制作提供可扩展的解决方案。 3DFY.ai 提供各种服务，包括 3DFY Prompt、Megapacks、图像处理和定制解决方案，以满足企业和创作者的特定需求。借助 3DFY.ai，制作 3D 内容不再受摄影测量、3D 扫描和手动创建等传统方法的限制，这些方法通常成本高昂、耗时且难以扩展。该平台非常适合那些寻求在 3D 空间中表达自己的人或旨在快速有效地生成大量 3D 数据集的企业。

Text-To-4D，也被称为 MAV3D（Make-A-Video3D），可以根据简单的文本描述生成三维动态场景。它利用一种为确保场景外观、一致性密度和运动优化的4D动态神经辐射场（NeRF），结合文本到视频的扩散模型实现。这使得创建可以从任何摄像机角度观看的动态视频成为可能，并能够集成到各种3D环境中。

不同于传统的3D生成方法，MAV3D不需要任何3D或4D的训练数据。它依赖于仅在文本-图像对和未标记视频上训练的文字到视频模型，使没有专门数据集的用户也能使用。这一方法为希望通过文本提示生成沉浸式3D动态内容的创作者、开发者和研究人员开启了新的可能性。

该工具面向广泛的用户群体，包括游戏开发者、动画师和虚拟现实内容创作人员，帮助他们无需手动建模或动画即可快速生成动态图景。它结合了文本驱动的生成与3D动态场景输出，具有独特的价值，可用于交互式应用或视觉叙事。

从技术上讲，该方法将4D NeRF与基于扩散的Text-to-Video模型集成，确保运动和外观在时间和空间上的一致性，从而生成平滑、逼真的动态场景，用户可以从多个角度进行探索。系统在之前的内部基础上取得了改进，能够根据文本输入生成更高质量、更连贯的3D视频。

整体而言，Text-To-4D作为首个能从文本生成完全动态3D场景的方法，弥补了文本视频生成与3D场景合成之间的差距，提供了一种灵活且创新的解决方案，用于创建沉浸式内容，无需复杂的3D数据或手动画面。