ECCV 2024 | 引入DiT的原生3D通用框架，适用任意神经场、秒级生成

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作者 | 机器之心  编辑 | 机器之心编辑部 点击下方 卡片 ，关注“ 3D视觉之心 ”公众号 第一时间获取 3D视觉干货 >> 点击进入→ 3D视觉之心技术交流群 论文一作兰宇时为南洋理工大学（NTU）博士生，导师为 Chen Change Loy。本科毕业于北京邮电大学，目前主要研究兴趣为基于神经渲染的 3D 生成模型、3D 重建与编辑。 在 ECCV 2024 中，来自南洋理工大学 S-Lab、上海 AI Lab 以及北京大学的研究者提出了一种原生 3D LDM 生成框架。 具体来讲，他们针对现有原生 3D 生成模型可拓展性差、训练效率低、泛化性较差等问题，提出一种基于 3D VAE 和 3D-DiT 的两阶段通用 3D 生成框架 Latent Neural fields 3D Diffusion (LN3Diff)。 该方法在 Objaverse 数据集上进行了大规模训练，并在多个基准测试中取得了优异成绩，并拥有更快的推理速度。  论文项目主页: https://nirvanalan.github.io/proj ………………………………