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3D Avatar Diffusion是一种机器学习算法，可以从人脸的单个2D图像中创建三维（3D）头像。然后可以使用头像创建虚拟现实（VR）或增强现实（AR）体验，或者只是为游戏或其他目的提供这个人的逼真3D视图。

该扩散模型是由微软研究院的一组研究人员开发的，并在arXiv杂志上发表的论文中描述。3D Avatar Diffusion基于一种称为扩散模型的机器学习算法。

扩散模型是生成模型，这意味着它们可以生成类似于训练数据的新数据。扩散模型之前已经用来从2D图像生成3D图像，但ADM是第一个能够从单个2D图像生成逼真3D头像的扩散模型。

该模型还可用于从不同角度拍摄的照片生成头像。这项研究提出了一种3D生成模型，它使用扩散模型自动创建3D数字头像，表示为神经辐射场。

由于3D的禁锢性内存和处理要求，创建高质量头像所需的丰富特征是一个巨大的问题。开发人员建议采用扩散网络（Rodin）解决这个问题。该网络将许多2D特征