3D可控生成“终极最优解” | 单个算法Conver文&图成3D、3D生3D等任务，剑指行业天花板！

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打造一个有温度、有趣味、专业的全栈式AI 交流社区， 用心写好每一篇文章！ “   3D生成模型的目标是使艺术家甚至初学者能够毫不费力地将他们的设计概念转换为可用的3D模型。近两年，3D生成领域已经得到了飞速发展，大量的的研究工作稳步拓展了3D生成模型领域。 虽然这些方法可以产生了惊艳的效果，但却仍然面临着几个重大挑战。1）生成3D模型质量比较差；2）3D生成模型的泛化能力比较弱；3）3D生成模型的可控性比较差。  为了应对这些挑战，作者建议将3D模型作为额外的输入来指导模型生成过程，这是受到语言和图像检索增强生成（RAG）技术的启发。香港城市大学提出 Phidias，这是一种新的生成模型，它使用扩散作为参考增强3D生成。给定一幅图像，该方法利用检索到的或用户提供的3D参考模型来指导生成过程，从而提高了生成质量、泛 ………………………………