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摘要 - 此调查研究了在生成3D模型中使用稳定的扩散模型的使用，重点介绍了如何将文本提示转换为3D表示形式。主要目标是探索如何使用文本描述生成的2D图像序列来创建3D点云，这是完全实现的3D对象的基础。调查还检查了通过基于Python的技术实现的微调过程，该过程允许改进模型的形状，纹理和其他属性，从而为用户提供了自定义最终输出的能力。这项研究的一个关键方面是了解与传统方法相比，这种方法如何简化3D模型的创建，该方法通常需要专业的软件和广泛的技术专长。通过使用户能够输入文本说明并自动生成3D模型，该技术可降低没有高级3D建模技巧的个人的进入障碍。调查阐明了该过程的优势，例如通过微调易于自定义，这使用户可以更好地控制模型的外观。此外，调查评估了这种方法在支持各种应用方面的灵活性。以不同格式导出模型的能力允许集成到各种领域，包括游戏开发，虚拟现实，3D打印和建筑可视化。最终，这项调查旨在评估AI驱动的3D建模如何使设计过程民主化，从而赋予更广泛的受众创建复杂而详细的3D对象。
对3D模型生成器的文本调查
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