DiffSplat
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Diffsplat
紹介 :
DiffSplatは、テキストプロンプトと単一視点画像から3Dガウシアン点群を高速に生成できる革新的な3D生成技術です。大規模に事前学習されたテキストツーイメージ拡散モデルを活用することで、効率的な3Dコンテンツ生成を実現しています。従来の3D生成手法におけるデータセットの限定性や、2D事前学習モデルの有効活用が難しいという問題を解決しつつ、3Dの一貫性を維持しています。DiffSplatの主な利点としては、高速な生成速度(1~2秒で完了)、高品質な3D出力、そして多様な入力条件への対応が挙げられます。本モデルは、特に高品質な3Dモデルの高速生成が必要な場面において、学術研究や産業用途で幅広い将来性を持っています。
ターゲットユーザー :
本製品は、テキストまたは画像から迅速に3Dコンテンツを生成する必要がある場面、例えば3Dモデリング、仮想現実(VR)、拡張現実(AR)アプリケーションなどで、高品質な3Dモデルの高速生成を必要とする研究者、デザイナー、開発者にとって最適です。
総訪問数: 240
最も高い割合の地域: US(84.95%)
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使用シナリオ
テキストプロンプト「美しい虹色の魚」を使用して3Dガウシアン点群モデルを生成します。
単一視点画像から、3Dガウシアン点群の玩具ロボットモデルを生成します。
ControlNetと組み合わせて、普通のロボットモデルをスチームパンク風の3Dモデルに変換します。
製品特徴
テキストプロンプトから3Dガウシアン点群を生成
単一視点画像から3Dガウシアン点群を生成
ControlNetなどによる生成スタイルの調整など、制御可能な生成に対応
1~2秒で完了する効率的な3Dコンテンツ生成を提供
様々な事前学習済みの2D拡散モデルに対応し、拡張性と適合性を向上
使用チュートリアル
プロジェクトホームページにアクセスし、事前学習済みモデルをダウンロードします。
テキストプロンプトまたは単一視点画像を入力として準備します。
提供されているコードライブラリを使用してモデルを読み込み、生成スクリプトを実行します。
解像度やスタイルなどの生成パラメータを調整して出力を最適化します。
生成された3Dガウシアン点群モデルを確認し、後処理または適用を行います。
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