DREAMFUSION: TEXT-TO-3D USING 2D DIFFUSION

1. 관련 Youtube

DREAMFUSION: TEXT-TO-3D USING 2D DIFFUSION

 

 

2. 영상 요약

네트워크를 사용하여 텍스트를 3D 객체로 생성하는 방법을 설명합니다. 2D 이미지들을 활용해 3D 객체를 생성하는 방식은 일반적인 3D 모델링과는 다른 혁신적인 방법을 제시하고 있습니다. 넘버폼 모델과 디퓨전 모델을 연결시켜 효율적인 학습을 진행하며, 이를 통해 고품질의 3D 객체 생성에 성공합니다. 전체 과정을 단계별로 설명하며, 주요 실험 결과와 모델 구조에 대한 이야기도 포함되어 있습니다.

 

3. 주요 포인트

00:00:02  3D 모델링을 위한 '텍스트-3D 유진용 2D 디퓨전' 논문 소개
00:01:54 이미지 생성을 위한 디퓨전과 노이즈 처리 방법에 대한 설명.
00:06:06 디노이징 및 트랜지션 프로세스 분석
00:09:32 데이터 디노이징을 위한 트레이닝 구조 설명
00:11:21 SDS 이 논문에서 디퓨전 활용 방법과 challenges.
00:15:01 ️정보 교환 중인 연구자들의 대화!
00:18:00 모델 개발을 위한 너프 연구의 발전
00:20:07 너프 과정과 트래디셔널 너프/드림 퓨전의 변화
00:23:59 색상 및 그림자 쉐이딩, 3D포인트에서 컬러 뽑는 프로세스 설명
00:26:00 이미지 생성 프로세스의 상세 설명
00:30:41 이미지 생성 모델의 초기 학습 단계에서 발생한 피콕 문제
00:33:52 TPU 활용: 모델 트레이닝 시간 및 디펜던트 컨디션 관련 질문.
00:37:16 ️객체의 여러 뷰로 노이즈를 처리하는 디퓨전 모델 탐구
00:40:04 ️이미지 생성 모델에서 랜덤 노이즈와 디노이징에 대한 과정.
00:43:10 ️디테일 및 텍스트 3D 모델 비교 분석
00:45:24 ️모델 학습 방법 비교 및 결과 분석
00:48:28 텍스트 프롬프트와 라이팅으로 머리 형태에 영향
00:53:20 MLP를 활용한 3D 객체 학습 방법 및 고민
00:57:25 3D 객체 모델링과 유넷 넷 파라미터 업데이트
01:01:31 ️TP 무소를 제거하여 메모리 사용량 줄이기, 디퓨전 모델 트레이닝 어려움
01:04:15 머신러닝 모델 학습 중 발생할 수 있는 랜덤성 관련 질문