Farm3D 提供了一种突破性的解决方案，使用基于扩散的学习方法从 2D 图像生成 3D 动物，为创作者提供了一种快速有效的方法来生成可控 3D 资产。主要特征：创新的学习方法：利用稳定扩散的力量来学习铰接式 3D 动物。重建网络：从单个输入图像创建可控的 3D 资产。快速高效：只需几秒钟即可生成 3D 资源。多功能：适用于真实的和生成的输入图像。用例：• 3D 艺术家和动画师寻求一种从 2D 图像创建 3D 资产的有效方法。• 游戏开发商希望简化其资产创建流程。• 研究人员正在探索用于生成3D 对象的创新学习技术。扩散模型还被集成为评分机制以增强学习。结果是单目重建网络能够在短短几秒钟内从单个输入图像（无论是真实的还是生成的）创建可控的 3D 资源。
Farm3D 提供了一种突破性的解决方案，使用基于扩散的学习方法从 2D 图像生成 3D 动物，为创作者提供了一种快速有效的方法来生成可控 3D 资产。主要特征：创新的学习方法：利用稳定扩散的力量来学习铰接式 3D 动物。重建网络：从单个输入图像创建可控的 3D 资产。快速高效：只需几秒钟即可生成 3D 资源。多功能：适用于真实的和生成的输入图像。用例：• 3D 艺术家和动画师寻求一种从 2D 图像创建 3D 资产的有效方法。• 游戏开发商希望简化其资产创建流程。• 研究人员正在探索用于生成3D 对象的创新学习技术。扩散模型还被集成为评分机制以增强学习。结果是单目重建网络能够在短短几秒钟内从单个输入图像（无论是真实的还是生成的）创建可控的 3D 资源。
