[综述] Generative AI meets 3D: A Survey on Text-to-3D in AIGC Era-Toy模板网

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[综述] Generative AI meets 3D: A Survey on Text-to-3D in AIGC Era,人工智能,AIGC

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改文章是23年5月27日挂在arxiv上，本文重点关注4.1节Text Guided 3D Avatar Generation、4.4节Text Guided 3D Shape Transformation和第5章Discussion

Text Guided 3D Avatar Generation

DreamAvatar

DreamAvatar: Text-and-Shape Guided 3D Human Avatar Generation via Diffusion Models

https://arxiv.org/abs/2304.00916生成姿态可控的高质量3D人体avatar，包含以下几个部分：

Trainable NeRF: 预测3D点的密度和颜色特征；
Pre-trained text-to-image diffusion model：提供2D自监督信息；
SMPL model：提供粗位姿和形态指导和生成；
dual-space design：包含canonical space和observation space，这两个空间与NeRF相关，将canonical space的纹理和几何信息传递到目标位姿的avatar；

该文章基于显示模型（SMPL）建模，缺点是缺少纹理细节，优点是可控性强。是目前的主流思路，还包括：