在计算机视觉和图形学领域，从二维图像中数字化三维对象一直是一个挑战，尤其是在单视图图像固有限制的情况下。这种障碍在增强现实（AR）和虚拟现实（VR）的发展中尤为关键，限制了这些技术的进步。尽管扩散模型提供了新的视角，但缺乏三维结构约束的问题依然存在。尝试解决这个问题的方法，包括多视图注意力和3D感知特征，由于耗时的优化过程，限制了实际应用。
本文介绍了MAGNET技术，这是一种利用单一非自回归变换器的音频生成方法，它在文本到音乐和文本到音频生成领域具有革命性的潜力，不仅速度快，效率高，而且不牺牲质量。
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