CVPRSep, 2017
变分自编码器用于形变三维网格模型
Variational Autoencoders for Deforming 3D Mesh Models
Qingyang Tan, Lin Gao, Yu-Kun Lai, Shihong Xia
TL;DR本文介绍了一种基于神经网络和自动编码器的新型框架 —— 网格变分自编码器来研究分析具有形变的 3D 网格,通过在概率潜空间中探索 3D 表面,既可以代表 3D 动画序列,也可以代表同一类别的对象集合,具有大规模非线性形变的多样形状,广泛的实验表明我们的方法可以实现不同的形状性能,如形状生成、形状内插,形状空间嵌入和形状探索,取得了超越最先进方法的结果。