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北京大学和新加坡国立大学联合提出了一个统一的 3D 生成框架 Cycle3D，该框架在多步扩散过程中循环使用基于 2D 扩散的生成模块和前馈 3D 重建模块。在去噪过程中，2D 扩散模型还可以控制未见视图的生成并注入参考视图信息，从而增强 3D 生成的多样性和纹理一致性。Cycle3D具有创建高质量和一致性的 3D 内容的卓越能力，超越了目前所有的基线方法。 亮点 在数十亿张网络图像上训练的预训练二维扩散模型可以生成高质量的纹理。 重建模型可以确保跨多视图的一致性。 在多步扩散过程中循环使用基于二维扩散的生成模块和前馈三维重建模块。 相关链接 项目地址：https://github.com/PKU-YuanGroup/Cycle3D 文章地址：https://arxiv.org/pdf/2407.19548 论文阅读 Cycle3D：统一的图像到3D生成框架，生成的3D内容具备高质量和高一致性 摘要 最近的 3D 大型重建模型通常采
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