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 在 [第 1 部分](https://huggingface.co/blog/ml-for-games-1) 中介绍了使用 Stable Diffusion 帮助确立游戏美术风格，这类 文本-图像 的工具在游戏开发流程中表现非常震撼。同时游戏开发中也有 3D 建模需求，那么从文本生成 3D 模型的 文本-3D 工具表现如何？下面总结了此领域的近期进展：
 
-- [CLIPMatrix](https://arxiv.org/abs/2109.12922) and [CLIP-Mesh-SMPLX](https://github.com/NasirKhalid24/CLIP-Mesh-SMPLX) 可以直接生成 3D 纹理网格。
+- [CLIPMatrix](https://arxiv.org/abs/2109.12922) 和 [CLIP-Mesh-SMPLX](https://github.com/NasirKhalid24/CLIP-Mesh-SMPLX) 可以直接生成 3D 纹理网格。
 - [DreamFusion](https://dreamfusion3d.github.io/) 使用 diffusion 技术从 2D 图像生成 3D 模型。
 - [CLIP-Forge](https://github.com/autodeskailab/clip-forge) 可以从文本生成体素（体积像素，3 维空间最小分割单元，类似图片的像素）3D 模型。
 - [CLIP-NeRF](https://github.com/cassiePython/CLIPNeRF) 可以输入文本或者图像来驱动 NeRF 生成新的 3D 模型。
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 感谢 Poli [@multimodalart](https://huggingface.co/multimodalart) 提供的最新开源 文本-3D 信息。
 
 
-> 英文原文：https://huggingface.co/blog/ml-for-games-3
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+> 英文原文：https://huggingface.co/blog/ml-for-games-3  
 > 译者：SuSung-boy