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近期，3D扩散模型在物体生成领域已取得了显著进展，目前已能够生成精细且逼真的三维物体。然而，当尝试将这些模型应用于更广泛的三维场景生成时，却受到了空间范围或生成质量的限制。具体而言，模型在处理大规模和复杂的三维场景时，往往难以在保证细节质量的同时，有效地覆盖整个场景空间。 为了解决以上问题，来自 慕尼黑工业大学3D AI Lab的在读博士生孟权 提出了一种基于隐式树表征的无限三维场景生成模型LT3SD，实现了高质量、大规模三维场景的高效生成。相关论文为《LT3SD: Latent Trees for 3D Scene Diffusion》。 LT3SD是一种新型的潜在扩散模型，用于大规模3D场景生成。其核心是在潜在的3D场景空间中学习生成扩散过程，对每个分辨率级别场景的潜在组件进行建模。 隐式树表征是一种层次化的数据结构，用于捕捉三维场景中的层次关系。
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