来自南洋理工大学、北京大学和上海人工智能实验室推出新型3D生成模型LN3Diff，它是一个基于潜在空间的神经辐射场扩散模型，用于快速生成高质量的3D对象。
想象一下，你有一张2D图片或者一段文本描述，LN3Diff能够根据这些信息生成一个详细的3D模型，就像用文字或图片作为蓝图来构建一个三维的物体。
主要功能：
- 3D对象生成： 根据文本描述或2D图像生成高质量的3D模型。
- 单目3D重建： 使用单个视角的图像来重建3D场景。
- 条件3D生成： 可以根据特定的条件（如文本标签或图像）来生成3D对象。
主要特点：
- 高效率： LN3Diff在推理速度上优于现有的3D扩散方法，不需要每个实例的优化。
- 高质量： 在ShapeNet等3D生成基准测试中展示了卓越的性能。
- 通用性： 适用于各种数据集，包括具有挑战性的类别和复杂几何形状的数据集。
工作原理：LN3Diff的工作原理分为两个阶段：
- 潜在空间学习： 使用变分自编码器（VAE）将输入图像编码到一个结构化、紧凑的3D感知潜在空间中。这个潜在空间通过基于Transformer的解码器逐步解码成一个高容量的3D神经辐射场。
- 潜在扩散学习： 在训练阶段，通过扩散模型在3D感知潜在空间上进行训练，以便在推理时能够生成高质量的3D对象。
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