3D 视觉

Structured 3D Latents Are Surprisingly Powerful: Unleashing Generalizable Style with 2D Diffusion

结构化3D潜在空间出人意料地强大：通过2D扩散模型释放可泛化的风格

Yiran Qiao, Yiren Lu, Yunlai Zhou, Disheng Liu, Linlin Hou, Rui Yang, Yu Yin, Jing Ma

机构 * Case Western Reserve University（凯斯西储大学） 纠错

专题命中 3D生成 ：3D generation(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本文提出DiLAST方法，利用预训练的2D扩散模型生成通用风格先验，通过扩散引导对齐渲染视角与目标风格，优化结构化3D潜在表示，实现对Out-of-distribution风格的有效生成。