DreamFusion是一款基于预训练的2D文本到图像扩散模型，用于生成高保真度的、可调光的3D对象。它通过使用梯度下降优化随机初始化的3D模型（Neural Radiance Field）来生成3D对象，并且可以从任意角度观察、任意照明重新照亮或与任何3D环境合成。DreamFusion不需要3D训练数据，也不需要对图像扩散模型进行修改，展示了预训练图像扩散模型作为先验的有效性。