Glosario IA
El diccionario completo de la Inteligencia Artificial
Difusión Volumétrica
Proceso de generación iterativo que aplica ruido progresivo a una representación 3D volumétrica, luego aprende a invertir este proceso para reconstruir formas 3D coherentes a partir de ruido aleatorio.
Score Matching para 3D
Método de entrenamiento para modelos de difusión 3D que consiste en predecir el gradiente del log-probabilidad (el score) de la distribución de datos, permitiendo guiar el proceso de eliminación de ruido hacia muestras realistas.
EDM (Modelo de Difusión Elástica)
Variante de modelo de difusión adaptada a la generación de mallas 3D deformables, donde el proceso de difusión y eliminación de ruido opera sobre las posiciones de los vértices mientras preserva la topología de la malla.
SDF (Función de Distancia Signada)
Representación de superficie 3D donde cada punto del espacio está asociado a la distancia signada a la superficie más cercana, utilizada en modelos de difusión para garantizar geometrías 3D cerradas y sin artefactos.
Guía Texto-a-3D
Técnica que condiciona el proceso de difusión 3D sobre embeddings textuales provenientes de modelos tipo CLIP, para generar objetos 3D conformes a una descripción textual.
DDIM 3D (Modelos de Difusión Implícita de Eliminación de Ruido 3D)
Variante determinística de los modelos de difusión para 3D que permite un muestreo más rápido con menos pasos de eliminación de ruido, usando un proceso no-Markoviano para reconstruir los datos 3D.
Difusión de Gaussian Splatting
Método de generación 3D que aplica la difusión a una colección de gaussianas 3D posicionadas en el espacio, permitiendo crear escenas fotorrealistas con un renderizado eficiente.
Condicionamiento Multi-vistas
Estrategia para modelos de difusión 3D que utiliza imágenes 2D del objeto desde múltiples ángulos como entrada para guiar la generación de un modelo 3D coherente y detallado.
Regularización de Topología
Restricción aplicada durante el entrenamiento o desruido de modelos de difusión 3D para preservar propiedades topológicas deseables, como la condición de variedad o la conectividad de las superficies generadas.
Shap-E Diffusion
Modelo de difusión específico que genera funciones implícitas 3D basándose en un espacio latente entrenado en mallas y nubes de puntos, optimizado para la diversidad y fidelidad de las formas.
DreamFusion
Método que utiliza un modelo de difusión 2D preentrenado (como Imagen) como supervisor de diferenciación para optimizar un NeRF 3D a partir de un texto, sin necesidad de datos 3D supervisados.
Magic3D
Sistema de generación texto-a-3D en dos etapas que primero utiliza un modelo de difusión para crear una geometría de baja resolución, y luego un modelo de difusión 2D para aumentarla con detalles de alta resolución.
ProlificDreamer
Framework de generación 3D basado en difusión variacional que optimiza una representación NeRF maximizando la log-verosimilitud bajo un modelo de difusión 2D, mejorando la calidad y diversidad de los resultados.