Glossário IA
O dicionário completo da Inteligência Artificial
Difusão Volumétrica
Processo de geração iterativo que aplica ruído progressivo a uma representação 3D volumétrica e, em seguida, aprende a inverter esse processo para reconstruir formas 3D coerentes a partir de ruído aleatório.
Score Matching para 3D
Método de treinamento para modelos de difusão 3D que consiste em prever o gradiente da log-probabilidade (o score) da distribuição de dados, permitindo guiar o processo de denoising para amostras realistas.
EDM (Elastic Diffusion Model)
Variante de modelo de difusão adaptada para a geração de malhas 3D deformáveis, onde o processo de difusão e denoising opera nas posições dos vértices, preservando a topologia da malha.
SDF (Signed Distance Function)
Representação de superfície 3D onde cada ponto do espaço é associado à distância sinalizada até a superfície mais próxima, utilizada em modelos de difusão para garantir geometrias 3D fechadas e sem artefatos.
Orientação Texto-para-3D
Técnica que condiciona o processo de difusão 3D em embeddings textuais provenientes de modelos do tipo CLIP, a fim de gerar objetos 3D em conformidade com uma descrição textual.
DDIM 3D (Denoising Diffusion Implicit Models 3D)
Variante determinística dos modelos de difusão para 3D que permite uma amostragem mais rápida com menos etapas de denoising, utilizando um processo não-Markoviano para reconstruir os dados 3D.
Gaussian Splatting Diffusion
Método de geração 3D que aplica a difusão a uma coleção de gaussianas 3D posicionadas no espaço, permitindo criar cenas fotorrealistas com uma renderização eficiente.
Condicionamento Multi-visão
Estratégia para modelos de difusão 3D que utiliza imagens 2D do objeto sob múltiplos ângulos como entrada para guiar a geração de um modelo 3D coerente e detalhado.
Regularização de Topologia
Restrição aplicada durante o treinamento ou denoising de modelos de difusão 3D para preservar propriedades topológicas desejáveis, como a manifold-ness ou a conectividade das superfícies geradas.
Shap-E Diffusion
Modelo de difusão específico que gera funções implícitas 3D com base em um espaço latente treinado em malhas e nuvens de pontos, otimizado para a diversidade e fidelidade das formas.
DreamFusion
Método que utiliza um modelo de difusão 2D pré-treinado (como Imagen) como um supervisor de diferenciação para otimizar um NeRF 3D a partir de um texto, sem a necessidade de dados 3D supervisionados.
Magic3D
Sistema de geração texto-para-3D em duas etapas que primeiro usa um modelo de difusão para criar uma geometria de baixa resolução, e depois um modelo de difusão 2D para aumentá-la com detalhes de alta resolução.
ProlificDreamer
Framework de geração 3D baseado em difusão variacional que otimiza uma representação NeRF maximizando a log-verossimilhança sob um modelo de difusão 2D, melhorando a qualidade e a diversidade dos resultados.