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3D 生成是 AI 视觉领域的研究热点之一。本文中，来自 Adobe 研究院和斯坦福大学等机构的研究者利用基于 transformer 的 3D 大型重建模型来对多视图扩散进行去噪，并提出了一种新颖的 3D 生成方法 DMV3D，实现了新的 SOTA 结果。 2D 扩散模型极大地简化了图像内容的创作流程，2D 设计行业也因此发生了变革。近来，扩散模型已扩展到 3D 创作领域，减少了应用程序（如 VR、AR、机器人技术和游戏等）中的人工成本。有许多研究已经对使用预训练的 2D 扩散模型，生成具有