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社区首页 >专栏 >英伟达最新算法Magic3D!文本生成高质量三维模型!论文/代码速递2022.11.22!

英伟达最新算法Magic3D!文本生成高质量三维模型!论文/代码速递2022.11.22!

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AI算法与图像处理
发布于 2022-12-11 05:26:23
发布于 2022-12-11 05:26:23
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整理:AI算法与图像处理

CVPR2022论文和代码整理:https://github.com/DWCTOD/CVPR2022-Papers-with-Code-Demo

ECCV2022论文和代码整理:https://github.com/DWCTOD/ECCV2022-Papers-with-Code-Demo

最新成果demo展示:

标题:Magic3D: High-Resolution Text-to-3D Content Creation

论文:https://arxiv.org/abs/2211.10440

主页:https://deepimagination.cc/Magic3D/

摘要:

DreamFusion 最近展示了使用预训练的文本到图像扩散模型来优化神经辐射场 (NeRF) 的实用性,实现了显着的文本到 3D 合成结果。然而,该方法有两个固有的局限性:(a)NeRF 的优化极慢和(b)NeRF 上的低分辨率图像空间监督,导致处理时间长的低质量 3D 模型。在本文中,我们通过利用两阶段优化框架来解决这些限制。首先,我们使用低分辨率扩散先验获得粗略模型,并使用稀疏 3D 哈希网格结构进行加速。使用粗略表示作为初始化,我们进一步优化了纹理 3D 网格模型,该模型具有与高分辨率潜在扩散模型交互的高效可微渲染器。我们的方法被称为 Magic3D,可以在 40 分钟内创建高质量的 3D 网格模型,比 DreamFusion 快 2 倍(据报道平均需要 1.5 小时),同时还实现了更高的分辨率。用户研究显示 61.7% 的评分者更喜欢我们的方法而不是 DreamFusion。结合图像条件生成功能,我们为用户提供了控制 3D 合成的新方法,为各种创意应用开辟了新途径。

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ECCV2022

Updated on : 22 Nov 2022
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Are All Combinations Equal? Combining Textual and Visual Features with Multiple Space Learning for Text-Based Video Retrieval

  • 论文/Paper: http://arxiv.org/pdf/2211.11351
  • 代码/Code: https://github.com/bmezaris/TextToVideoRetrieval-TtimesV

Rooms with Text: A Dataset for Overlaying Text Detection

  • 论文/Paper: http://arxiv.org/pdf/2211.11350
  • 代码/Code: None

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  • 代码/Code: None

Hybrid Transformer Based Feature Fusion for Self-Supervised Monocular Depth Estimation

  • 论文/Paper: http://arxiv.org/pdf/2211.11066
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  • 论文/Paper: http://arxiv.org/pdf/2211.11427
  • 代码/Code: None

Decoding Attention from Gaze: A Benchmark Dataset and End-to-End Models

  • 论文/Paper: http://arxiv.org/pdf/2211.10966
  • 代码/Code: None
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原始发表:2022-11-22,如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

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