整理：AI算法与图像处理
CVPR2022论文和代码整理：https://github.com/DWCTOD/CVPR2022-Papers-with-Code-Demo
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最新成果demo展示：
标题：DATID-3D: Diversity-Preserved Domain Adaptation Using Text-to-Image Diffusion for 3D Generative Model
主页：https://datid-3d.github.io/
论文：https://arxiv.org/abs/2211.16374
代码：https://github.com/gwang-kim/DATID-3D（未开源）
摘要：
在这里，我们提出 DATID-3D，这是一种新的文本引导域适应管道的3D 生成模型，使用文本到图像的扩散模型可以根据文本提示合成不同的图像，而无需为目标域收集额外的图像和相机信息。与先前文本引导域自适应方法的 3D 扩展不同，我们的新管道能够微调源域的SOTA的 3D 生成器，以在文本引导目标中合成高分辨率、多视图一致的图像没有额外数据的域，在多样性和文本图像对应方面优于现有的文本引导域自适应方法。此外，我们提出并演示了多种 3D 图像操作，例如一次性实例选择自适应和单视图操作 3D 重建，以充分享受文本的多样性。
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