高质量3D生成最有希望的一集？GaussianCube在三维生成中全面超越NeRF

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原标题：高质量3D生成最有希望的一集？GaussianCube在三维生成中全面超越NeRF
关键字：建模,表示,本文,方法,算法
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GaussianCube 首先采用一种新颖的密度约束高斯拟合算法，该算法能够对 3D 资产进行高精度拟合，同时确保使用固定数量的自由高斯。随后，借助最优传输算法，这些高斯被重新排列到一个预定义的体素网格之中。得益于 GaussianCube 的结构化特性，研究者无需复杂的网络设计就能直接应用标准的 3D U-Net 作为扩散建模的主干网络。
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