美图影像研究院与中国科学院信息工程研究所、北京航空航天大学、中山大学共同提出3D场景方法——CustomNeRF，旨在通过预训练扩散模型统一文本描述和参考图像，实现精准控制。该成果已被CVPR 2024接收。
"美图影像研究院与中国科学院信息工程研究所、北京航空航天大学、中山大学共同提出3D场景方法——CustomNeRF，旨在通过预训练扩散模型统一文本描述和参考图像，实现精准控制。该成果已被CVPR 2024接收。"
一、引言
随着科技的发展和人们对视觉艺术的需求不断增加，3D技术逐渐渗透到各个领域，如建筑、汽车设计、游戏开发等。然而，在对3D场景进行时，传统的文本描述和参考图像往往存在不足之处，导致工作复杂且耗时。为此，美图影像研究院与中国科学院信息工程研究所、北京航空航天大学和中山大学联合提出了一个新的3D场景方法——CustomNeRF。
二、方法原理
CustomNeRF采用预训练扩散模型统一文本描述和参考图像，实现了精准控制。具体来说，该方法首先将文本描述转换成数学表达式，然后将这个表达式与参考图像进行融合，构建出一个新的3D模型。在这个过程中，模型会根据用户指定的参数进行自我优化，从而达到最佳效果。
三、研究结果
经过大量的实验验证，CustomNeRF在保持模型的高效性和灵活性的同时，能够处理复杂的3D场景，并准确地控制物体的位置和姿态。此外，该方法还具有良好的可扩展性，可以适应不同的应用场景。
四、应用前景
CustomNeRF的应用前景十分广阔。它可以广泛应用于建筑设计、影视特效制作、工业设计等领域，极大地提高了工作效率和质量。此外，由于其简单易用的特点，它也有可能被用于教育领域，帮助学生更好地理解和掌握3D技术。
五、结论
总的来说，CustomNeRF是一种全新的3D场景方法，它不仅能够提高效率，而且能够提供精确的控制。随着这项技术的发展，我们有理由相信，未来它将在更多领域发挥重要作用。
