Farm3D 对比 Text-To-4D

Farm3D是牛津大学开发的一款工具，可以从单一图片中创建关节动物的3D模型。它采用了一种独特的方法，利用类似Stable Diffusion的基于扩散的二维图像生成器，训练网络重建详细的3D形状，而无需真实的3D数据。这种方法使得Farm3D能够生成具有细节的3D模型，例如腿和耳朵，尽管它不是在真实图像上训练的。

该工具支持可控的3D合成，用户可以调整照明、在同一动物类别的模型之间切换纹理，以及动画化模型。它既可以处理真实图像，也可以处理由Stable Diffusion生成的图像，在几秒钟内生成3D资产。Farm3D将输入图像拆分为关节形状、外观、视角和光线方向等组成部分，赋予用户对最终模型的控制权。

Farm3D还引入了Animodel数据集，这是一个包含带纹理的关节动物3D网格（如马、牛和羊）的一套模型，具有逼真的姿势。这个数据集作为一个基准，用于评估关节动物单视图3D重建的质量。

该工具非常适合对3D动物建模、动画和合成感兴趣的研究者、数字艺术家和开发者，尤其是在没有大量3D训练数据的情况下。它创新性地使用扩散模型进行虚拟监督和评分，使其区别于传统的3D重建方法。

Farm3D的方法通过在训练过程中利用扩散模型生成和批评合成视图，减少了对昂贵的3D标注的依赖。这导致了一个快速、灵活，且能够生成高质量、具有可控特性的3D动物模型的单目重建网络。

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。