HexaGen3D是一种用于从文本提示生成高质量3D资产的创新方法。它利用大型预训练的2D扩散模型,通过微调预训练的文本到图像模型来联合预测6个正交投影和相应的潜在三面体,然后解码这些潜在值以生成纹理网格。HexaGen3D不需要每个样本的优化,可在7秒内从文本提示中推断出高质量且多样化的对象,相较于现有方法,提供了更好的质量与延迟权衡。此外,HexaGen3D对于新对象或组合具有很强的泛化能力。
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