智谱AI、清华大学与北京大学合力打造的文本至3D创建模型——DreamPolish

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DreamPolish指的是什么

DreamPolish是由智谱AI、清华大学及北京大学联合开发的文本转三维模型生成系统，采用了两阶段策略以优化复杂物体的精细结构与高品质材质制作。其初期阶段借助多种神经网络表示逐步精修几何形态，并通过抛光过程增强表面细节；后续则利用领域得分提炼技术指导纹理合成趋向高度逼真且统一的目标效果，从而大幅改善了材料表现力。DreamPolish在三维模型构造及外观处理上超越当前技术水平，为3D资源创作注入了新的活力和可能性。

DreamPolish的核心特性

精准几何构建创建包含精细细节的三维物体形状结构。
高品质纹理创作该模型生成了高度真实的纹理，增强了3D模型的视觉效果。
多层次空间优化通过逐步构建几何结构并优化表面处理，提升模型的表观精细度。
学科评分提炼（DSE）采用新型评分蒸馏策略，以协调纹理的真实感与生成过程的稳定性。
结合三维生成技术通过融合基于2D图像的扩散算法与三维一致性的限制条件，以增强三维内容创作的质量。

DreamPolish的工作机制

逐步几何搭建由于提供的内容为空，没有具体的内容可以进行伪原创改写。如果您能提供具体的文本或段落，我就能帮助您完成这项任务。
- 以粗略的三维模型为起点，逐渐采用多种神经网络表现形式（例如NeRF、NeuS和DMTet）来优化其几何细节。
- 经过逐步优化，该模型能够高效地产生复杂的几何形态，同时维持其计算的高效性。
表面磨光于几何构造的最后一环中，借助预先训练好的法线估算模型来抚平面体上的起伏，并去除之前步骤中可能出现的瑕疵影像。
领域的分数提炼（DFE）由于提供的内容为空，没有具体的信息可以进行伪原创改写。如果有具体的文本需要帮助，请提供详细信息。
- 根据DSD目标的指引，该模型导向了一个具有高度真实感与一致性渲染效果的目标区域，从而增强了纹理的质量。
- 通过整合无类别引导(CFG)与变分分布引导的方法，实现生成内容的多样性与稳定性的均衡。
结合三维创建技术由于提供的原文为空，无法进行伪原创改写。如果有具体的段落或句子需要帮助，请提供详细信息。
- 通过运用预先训练好的二维扩散模型，并结合三维一致性限制条件，实现将二维图像中的高质纹理应用于三维资产创建过程中。
- 利用分数蒸馏方法，调整2D与3D表示的分布一致性，以减小差距并降低伪影影响。
维持真实感和稳定性的均衡利用DSD技术应对生成真实纹理过程中维持训练稳定性的问题，防止因配置过高CFG权重而引发的过度饱和及其它瑕疵。

DreamPolish项目的仓库位置

官方网站项目在网站 deep-diver.github.io 上可以找到对论文 2411.01602 的评审详情。
arXiv科技文章在学术预印本网站上可以找到这篇论文的PDF版本，其网址是 https://arxiv.org/pdf/2411.01602。
网上试用演示版在Hugging Face的论文页面上可以找到编号为2411.01602的研究文档。

DreamPolish的使用场合

仿真环境技术包括沉浸式体验的虚拟现实(VR)与叠加数字信息于真实世界的增强现实(AR)。由于提供的原文内容为空，无法进行伪原创改写。如果您有具体的内容需要改写，请提供文本细节。这样我才能够帮助您完成需求。于虚拟与增强现实中构建高仿真三维场景及物件，以优化用户的沉浸式体验。
影视作品创作由于提供的内容为空，没有具体文本可供改写。如果有具体的段落或句子需要进行伪原创处理，请提供详细信息。这样我才能够帮助完成需求。应用于制作影片的特效与三维环境，以降低真实拍摄所需的开支及难度。
电子游戏制作由于提供的内容为空，没有具体的信息可以进行伪原创改写。如果有具体的文本需要帮助，请提供详细信息。游戏创作者能够高效创建具备精细结构与高度真实感材质的 game assets，从而显著提升制作速度。
三维打印技术由于提供的原文为空，没有具体内容可供改写。如果您能提供具体的文本内容，我很乐意帮您完成这项任务。通过把文字说明转化为三维模型的方式，使得3D打印技术能够更方便地实现产品的个性化定制服务。
教育培训请提供需要改写的具体内容，以便我进行相应的处理。构建诸如历史遗址三维复原之类的教育资源，以提供一种身临其境的学习感受。