arXiv · cs.AI · Zhenggang Tang, Yuehao Wang, Yuchen Fan, Jun-Kun Chen, Yu-Ying Yeh, Kihyuk Sohn, Zhangyang Wang, Qixing Huang, Alexander Schwing, Rakesh Ranjan, Dilin Wang, Zhicheng Yan · 10 小时前模型评分39
3D-ARD+：用自回归扩散模型按文本指令生成3D场景
Autoregressive Diffusion for Compositional Text-to-Scene Generation
导读
研究团队提出3D-ARD+，一种3D自回归扩散模型，把多模态token序列的自回归生成与下一个物体的3D潜变量扩散生成统一起来，可按文本指令生成并摆放物体。团队构建了23万组带文本指令的室内场景数据集，并评测了7B版本，模型能遵循文本描述的复杂空间布局与语义。
分类置信度
中 · 待人工复核
- 只有单一媒体来源，需要人工复核。
来源级别：媒体与个人
事件类型：研究发布
证据摘录
- “We present a new paradigm of sequential text-to-scene generation and propose a novel generative model for interactive scene creation.”
来源：arXiv · cs.AI · arxiv.org