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体积扩散
迭代生成过程，将渐进噪声应用于3D体积表示，然后学习逆转此过程，从随机噪声中重建一致的3D形状。
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3D分数匹配
3D扩散模型的训练方法，通过预测数据分布的对数概率梯度（分数），引导去噪过程生成逼真的样本。
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弹性扩散模型
适用于可变形3D网格生成的扩散模型变体，扩散和去噪过程在顶点位置上操作，同时保持网格拓扑结构。
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有向距离函数
3D表面表示方法，空间中的每个点都与到最近表面的带符号距离相关联，用于扩散模型中确保封闭且无伪影的3D几何体。
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文本到3D引导
基于CLIP类模型的文本嵌入来调节3D扩散过程的技术，以生成符合文本描述的3D对象。
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3D去噪扩散隐式模型
3D扩散模型的确定性变体，使用非马尔可夫过程重建3D数据，通过更少的去噪步骤实现更快采样。
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高斯泼溅扩散
将扩散应用于空间中定位的3D高斯集合的3D生成方法，能够创建具有高效渲染效果的照片级真实场景。
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多视角条件
3D扩散模型的策略，使用物体在多个角度下的2D图像作为输入，引导生成一致且详细的3D模型。
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拓扑正则化
在3D扩散模型的训练或去噪过程中施加的约束，以保持期望的拓扑特性，如生成表面的流形性或连通性。
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Shap-E扩散
特定的扩散模型，基于在网格和点云上训练的潜在空间生成3D隐式函数，针对形状的多样性和保真度进行了优化。
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DreamFusion
使用预训练的2D扩散模型（如Imagen）作为差分监督器，从文本优化3D NeRF的方法，无需监督的3D数据。
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Magic3D
两步式文本到3D生成系统，首先使用扩散模型创建低分辨率几何体，然后使用2D扩散模型增强高分辨率细节。
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ProlificDreamer
基于变分扩散的3D生成框架，通过在2D扩散模型下最大化对数似然来优化NeRF表示，提高结果质量和多样性。
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