文本到3D肖像最强生成方案！DiffusionGAN3D: 3D GANs和Diffusion先验强强联合！

摘要

本文介绍了DiffusionGAN3D，一个新型框架，它结合了3D生成对抗网络（GANs）和扩散先验，用于文本引导的3D域适应和头像生成。这个框架利用预训练的3D GAN模型和文本到图像的扩散模型，通过信息丰富的指导来实现灵活而高效的文本引导域适应。研究还引入了相对距离损失和特定情况的可学习三平面，以及一个渐进纹理细化模块，旨在提高生成任务的纹理质量。实验结果表明，DiffusionGAN3D在域适应和文本到头像任务中取得了卓越的性能。

引言

虽然3D肖像生成技术在游戏、广告和电影制作中有着广泛的应用，但现有方法在生成文本引导的3D头像方面存在一定的局限性，如数据缺失和模型生成不稳定等问题。DiffusionGAN3D应运而生，它结合了3D GANs和扩散先验，旨在提升3D域适应和文本到头像任务的性能。

相关工作

当前的3D GAN域适应研究主要集中在提升几何感知和姿态控制的图像生成。而文本到3D生成的研究，则利用CLIP模型和扩散模型来优化3D表示。这些方法在纹理和几何建模上取得了一定的进展，但还存在着一些问题，如纹理生成不足和几何不正确等。

方法

DiffusionGAN3D框架的核心在于结合3D GAN和扩散先验，通过扩散引导的3D域适应和特定案例的可学习三平面来提升文本到头像的生成质量。此外，本文还提出了一种新颖的渐进纹理细化阶段，以进一步提升生成结果的纹理细节和真实性。

实验

实验部分展示了DiffusionGAN3D在3D域适应和文本到头像任务中的优越性，通过与现有方法的比较和消融实验验证了所提出框架的有效性。实验结果显示，DiffusionGAN3D在生成质量和稳定性方面表现出色。

结论

DiffusionGAN3D是一个有效的框架，它将3D GAN模型和扩散先验相结合，显著提升了文本引导的3D域适应和头像生成的性能。该框架的创新性在于采用了扩散模型提供的强大先验，并通过特定的算法改进，有效提升了纹理质量和生成的多样性。