最后更新 11-04-2025
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DreamFusion
DreamFusion 通过预训练的二维文本到图像扩散模型，将文本描述转化为详细的三维模型。它通过一种新颖的得分蒸馏采样（Score Distillation Sampling）损失，优化神经辐射场（NeRF），避免了对大量三维数据集的需求。这种方法使DreamFusion能够生成可以从任何角度观看、在不同光照下重光以及融入各种三维环境的场景。
该工具面向希望快速生成三维资产的创作者和开发者，无需深入掌握三维建模或访问大量三维数据。它提供了一种生成具有准确深度和表面法线、可重光的对象的方法，从而增强虚拟场景的真实感。
DreamFusion的价值在于它能够利用现有的二维扩散模型（如Imagen）引导三维合成，避免了训练新三维模型的复杂性。它还支持通过Marching Cubes将NeRF导出为网格，使得在常用三维软件中使用生成的模型变得更加方便。
在技术层面，DreamFusion使用得分蒸馏采样优化三维参数，使渲染图像符合扩散模型的预期。额外的正则项改善了几何质量，生成的模型具有连贯的形状和细致的表面特性。
这种方法展示了二维扩散先验如何超越图像，进入三维内容创作，为无需专业的三维训练数据或架构的文本驱动三维生成开辟了新的可能性。
用户可以浏览一个多样化的生成对象和场景画廊，展示从简单双语提示中产生的丰富输出。DreamFusion作为一个以研究为驱动的平台，持续发展，连接文本、二维扩散和三维建模。
🎨 文本转3D转换可根据简单的文本提示创建详细的3D模型
🔄 从任何角度查看生成的3D对象，实现全场景探索
💡 可重新照明的模型能真实地适应不同的光照条件
🖥️ 将NeRF模型导出为网格，用于标准3D软件
⚙️ 使用评分蒸馏采样（Score Distillation Sampling）结合2D扩散指导优化3D场景
无需大型3D训练数据集或专用3D架构
利用强大的预训练2D扩散模型进行3D合成
生成可重新光照和可视化的具有精确几何形状的3D模型
支持网格导出，便于轻松集成到现有3D工作流程中
开放的研究方法鼓励实验和创新
需要计算资源进行NeRF优化
目前专注于研究；可能缺乏对所有用户友好的界面
输出质量取决于扩散模型的能力和提示设计
DreamFusion如何在没有3D训练数据的情况下从文本生成3D模型？
DreamFusion使用预训练的二维文本到图像扩散模型作为先验，通过优化神经辐射场（Neural Radiance Field），使其二维渲染结果符合扩散模型的预期，从而避免了对3D数据集的需求。
我可以导出DreamFusion生成的3D模型用于其他软件吗？
可以，DreamFusion允许通过marching cubes算法将NeRF模型导出为网格，从而兼容常见的3D建模和渲染工具。
DreamFusion中的Score Distillation Sampling是什么？
Score Distillation Sampling是一种损失函数，通过比较渲染图像与扩散模型的输出，指导3D模型的优化，实现基于二维扩散先验的3D合成。
生成的3D模型可以在不同光照条件下重新照明吗？
是的，DreamFusion生成的3D对象具备准确的表面法线，可以实现真实的光照变化，适应各种环境。
谁能从DreamFusion中获得最大收益？
希望从文本生成3D资产而无需掌握3D建模技能或大型3D数据集的创作者、开发者和研究人员，将会觉得DreamFusion非常有价值。
DreamFusion需要修改底层的扩散模型吗？
不需要，DreamFusion使用预训练的二维扩散模型，未对其做任何改动，直接将其作为3D优化的先验。
DreamFusion能生成哪些类型的3D场景？
DreamFusion能够根据多样的文本描述生成各种对象和场景，详见其展示的数百个生成资产的画廊。