DreamFusion ist ein auf einem vorab trainierten 2D-Text-zu-Bild-Diffusionsmodell basierendes System zur Erzeugung von hochrealistischen, beleuchtbaren 3D-Objekten. Es generiert 3D-Objekte durch Gradientenabstieg-Optimierung eines zufällig initialisierten 3D-Modells (Neural Radiance Field). Die generierten Objekte können aus beliebigen Blickwinkeln betrachtet, beliebig beleuchtet und in beliebige 3D-Umgebungen eingebunden werden. DreamFusion benötigt keine 3D-Trainingsdaten und keine Modifikationen des Bilddiffusionsmodells. Es demonstriert die Effektivität vorab trainierter Bilddiffusionsmodelle als A-priori-Wissen.