Bootstrap3D ist ein Framework zur Verbesserung der 3D-Inhaltserstellung. Es löst das Problem des Mangels an hochwertigen 3D-Assets durch die Generierung synthetischer Daten. Es nutzt 2D- und Video-Diffusionsmodelle, um basierend auf Textprompts multiperspektivische Bilder zu generieren. Ein 3D-sensitives MV-LLaVA-Modell filtert hochwertige Daten und überarbeitet ungenaue Titel. Das Framework hat bereits 1 Million hochwertige, synthetische multiperspektivische Bilder mit detaillierten beschreibenden Titeln generiert, um den Mangel an hochwertigen 3D-Daten zu beheben. Zusätzlich wird eine Training Timestep Reschedule (TTR)-Strategie vorgestellt, die die Mehransichtskonsistenz während des Denoising-Prozesses lernt und gleichzeitig die ursprünglichen 2D-Diffusions-A-priori-Informationen beibehält.