GaussianDreamer

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过去用 NeRF 类方法把一段文字变成三维物体，往往要等上好几个小时，而 GaussianDreamer 借助高斯泼溅表示，在单张 GPU 上大约十五分钟就能生成可用的三维资产。它的思路是先让三维扩散模型为场景提供初始化先验，再用二维扩散模型细化几何与外观，这种两段式配合对想自己搭建文本转三维流程的开发者很有参考价值。生成结果支持实时渲染，也能直接导入 Unity，因此能贴合游戏和设计类工作流。项目还覆盖了通过 SMPL 初始化生成三维虚拟人的路径，作者后续推出的 GaussianDreamerPro 则在动画和仿真方面做了进一步升级。需要注意的是，这是 CVPR 2024 论文附带的研究代码，安装和调参都需要自己动手，并非开箱即用的产品。