通过利用在大规模网络数据集上预训练的图像扩散模型以及从3D资源渲染的多视图数据集,得到的多视图扩散模型既能够实现2D扩散的通用性,又能够实现3D数据的一致性。这样的模型可以应用为3D生成的多视图先验,通过分数蒸馏抽样极大地提高了现有的2D提升方法的稳定性,大幅改善了3D一致性问题。
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