Sloyd 对比 Text-To-4D

Sloyd 是一个基于网页的3D建模工具，它利用AI驱动的文本和图像输入简化了详细3D模型的创建过程。它面向游戏开发者、设计师和3D打印爱好者，提供快速直观的模型生成，无需高级建模技巧。用户可以通过文本提示或图像生成独特的3D资产，使用风格预设对模型进行定制，并控制多边形数量以满足特定的游戏或动画需求。该平台结合了生成式AI与参数化模板，支持快速迭代和轻松编辑，同时确保生成适合游戏的、优化拓扑的模型。Sloyd 还支持将模型导入到如 Roblox 等平台进行绑定和动画，扩大其在角色创建方面的应用。它的网页应用和SDK提供了灵活的访问方式，既适合业余爱好者也适合专业人士，还配备API，将AI驱动的3D资产生成直接集成到游戏或应用中。这一方法将建模时间从数小时缩短到几秒，使3D创作变得更加便捷高效。

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。