ECCV'24｜首次解决文本到3D NeRFs分解问题！港中文等提出DreamDissector

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↑ 点击 蓝字  关注极市平台 作者丨Zizheng Yan等 来源丨AI生成未来   编辑丨极市平台 极市导读   本文引入了一个名为DreamDissector的新颖框架，包括一种新颖的神经类别场（NeCF）表示，可以将输入的NeRF分解成独立的子NeRF，一个深度概念挖掘（DCM）技术，通过个性化扩散模型促进子NeRF和概念之间的对齐，以及一个类别分数蒸馏采样（CSDS）损失，利用DCM增强NeCF的学习。   >> 加入极市CV技术交流群，走在计算机视觉的最前沿 论文链接： https://arxiv.org/abs/2407.16260 亮点直击 第一个解决文本到3D NeRFs分解问题的团队。 为了解决这个问题，本文引入了一个名为DreamDissector的新颖框架，包括一种新颖的神经类别场（NeCF）表示，可以将输入的NeRF分解成独立的子NeRF，一个深度概念挖掘（DCM）技术，通过个性化扩散模型促进子NeRF和概念之间的对齐，以及一个类别 ………………………………