There are several approaches to generating 3d assets from text using ML models, however, the field is still in its infancy:
 * One approach is to train a model on a specific object class and condition on a segmentation or edge map. This approach is implemented by the "Pix2pix3D" model by Deng, et al. The model yields a NERF which can be converted to a mesh with tools such as those provided by Instant-NGP.
 * Another approach is to optimize a NERF using a 2d diffusion model as a prior as is taken in DreamFusion by Poole, et al. The same approach as above could be taken to convert this NERF into a traditional 3d model if desired.
มีหลายวิธีในการสร้างเนื้อหา 3 มิติจากข้อความโดยใช้โมเดล ML อย่างไรก็ตาม ฟิลด์นี้ยังอยู่ในช่วงเริ่มต้น: * วิธีหนึ่งคือการฝึกโมเดลบนคลาสอ็อบเจ็กต์และเงื่อนไขเฉพาะบนการแบ่งส่วนหรือแมปขอบ วิธีการนี้นำมาใช้โดยโมเดล "Pix2pix3D" โดย Deng และคณะ โมเดลนี้ให้ NERF ซึ่งสามารถแปลงเป็น Mesh ได้โดยใช้เครื่องมือต่างๆ เช่น เครื่องมือที่ Instant-NGP ให้มา * อีกวิธีหนึ่งคือการเพิ่มประสิทธิภาพ NERF โดยใช้โมเดลการแพร่กระจาย 2 มิติเหมือนอย่างที่เคยทำใน DreamFusion โดย Poole และคณะ สามารถใช้แนวทางเดียวกันกับข้างต้นในการแปลง NERF นี้เป็นโมเดล 3 มิติแบบดั้งเดิมได้หากต้องการ
spam fails_task lang_mismatch pii not_appropriate hate_speech sexual_content quality toxicity humor helpfulness creativity violence