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简介
Bootstrap3D是一个用于改善3D内容创造的框架，通过合成数据生成技术，解决了高质量3D资产稀缺的问题。它利用2D和视频扩散模型，基于文本提示生成多视角图像，并使用3D感知的MV-LLaVA模型筛选高质量数据，重写不准确的标题。该框架已生成了100万张高质量合成多视角图像，具有密集的描述性标题，以解决高质量3D数据的短缺问题。此外，它还提出了一种训练时间步重排(TTR)策略，利用去噪过程学习多视角一致性，同时保持原始的2D扩散先验。
截图
产品特色
自动生成任意数量的多视角图像以辅助训练多视角扩散模型
使用2D和视频扩散模型基于文本提示生成多视角图像
通过MV-LLaVA模型筛选高质量数据并重写标题
生成100万张具有密集描述性标题的高质量合成多视角图像
Training Timestep Reschedule (TTR)策略，利用去噪过程学习多视角一致性
生成的图像具有优越的审美质量、图像-文本对齐和保持视角一致性
使用教程
1. 访问Bootstrap3D网站并了解其功能和特点
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2. 阅读文档以理解如何使用2D和视频扩散模型生成多视角图像
3. 根据需要编写或选择文本提示，以指导图像生成过程
4. 使用MV-LLaVA模型筛选和重写生成的图像的标题
5. 应用TTR策略优化多视角图像的一致性和质量
6. 利用生成的高质量多视角图像进行3D内容创造或进一步的研究
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