Sketch2NeRFは、多視点スケッチをガイドとするテキストから3Dへの生成フレームワークです。これは、ニューラル放射場（NeRF）で表現される3Dシーンを、Stable DiffusionやControlNetなどの事前学習済み2D拡散モデルを用いて最適化します。本手法は、NeRFを効率的に最適化するための新規な同時生成・再構成手法も提案しています。収集した2種類の多視点スケッチデータセットを用いた実験評価により、高忠実度のテキストプロンプト下で、精緻なスケッチ制御による一貫性のある3Dコンテンツを合成できることを実証しました。広範な結果から、本手法はスケッチの類似性とテキストとの整合性において最先端の性能を達成していることが示されています。