ECCVMar, 2020

从部件结构条件中学习生成三维点云模型

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TL;DR本文介绍了一种从符号树表示生成 3D 点云几何形状的方法，提出了一种新的条件 GAN 模型（PT2PC），它将树部分作为条件并将其纳入架构设计中，以端到端方式学习形状生成程序，在用户研究中证明了本方法在生成感知合理和多样 3D 点云方面的优势，同时提出了一种用于评估生成形状跟符号树条件是否满足的新结构度量标准。
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发现论文，激发创造
  • 基于树结构图卷积的 3D 点云生成对抗网络

    本文提出了一种名为 tree-GAN 的新型生成对抗网络用于 3D 点云生成，并引入树形图卷积网络 (TreeGCN) 作为 tree-GAN 的生成器以提高特征的表示能力，通过引入评估指标 FPD 来准确评估 3D 点云 GAN，实验结果表明了 tree-GAN 在传统度量和 FPD 方面都优于现有的 GAN，并且可以生成不同语义部分的点云。

    May, 2019

  • 使用连续条件的点云生成

    使用辅助分类器 GAN 和核密度估计的生成对抗网络，能够在生成高质量高多样性 3D 对象的同时实现对其属性的控制。

    Feb, 2022

  • 稠密三维物体重建的高效点云生成学习

    本文提出了一种新的 3D 生成建模框架，使用 2D 卷积运算从多个视角预测 3D 结构，并联合应用几何推理和 2D 投影优化来高效地生成以密集点云形式呈现的物体形状，并引入伪渲染器来合成优化的新深度图，在单张图像 3D 对象重建任务中表现了优越的形状相似性和预测密度。

    Jun, 2017

  • 3D 点云的生成模型

    本研究的目的是通过实验转换编码器、潜空间流模型和自回归解码器等方法来改进点云潜空间生成模型的性能，并对这些模型在不同物体类型上的生成和重构性能进行分析和比较。

    Feb, 2023

  • 一种用于生成密集且色彩丰富的三维点云的渐进式条件生成对抗网络

    本文介绍了一种使用条件生成对抗网络并以无监督的方式为各种物体创建具有颜色的密集三维点云的方法，并提出了一种点变换器，该变换器通过使用图卷积逐渐增加网络规模。实验结果表明，该网络能够学习和模仿三维数据分布，并产生具有多种分辨率和精细细节的彩色点云。

    Oct, 2020

  • 单张图像的三维物体重建点集生成网络

    使用深度神经网络从单一图像中重建 3D 点云坐标，设计了面对真实世界几何转换不变性和地面真实性模糊的问题的新型方法，包括条件形状采样器，能够预测多个可能的 3D 点云。在实验中表现优异，不仅在单图像 based 3D 重建基准测试中胜过现有技术，也在形状补全方面表现出强大性能，有望在多个可能性预测方面表现出色。

    Dec, 2016

  • 拍照：点云模型的 3D 到 2D 生成预训练

    我们提出了一种新颖的适用于任何点云模型的 3D 到 2D 生成预训练方法，通过交叉注意机制生成来自不同指示姿势的视图图像作为预训练方案，以精确监督帮助 3D 主干更好地理解点云的几何结构和立体关系，实验结果证明了我们提出的方法在提升架构导向方法性能方面的优越性，并在 Fine-tuning ScanObjectNN 分类和 ShapeNetPart 分割任务时实现了最先进的性能。

    Jul, 2023

  • 学习 3D 点云的表示和生成模型

    该论文探讨了点云作为表示几何数据的方法，利用深度自编码器网络来提高 3D 识别及形状编辑的表现，并对不同的生成模型进行了研究，发现在 AE 的潜在空间中训练的高斯混合模型具有最佳的生成效果。

    Jul, 2017

  • PointGrow: 带自注意力机制的自回归点云生成

    此篇论文介绍了一种新的自回归模型 PointGrow，它可以通过自回归的方法并结合自注意力机制，从语义上下文条件或无条件生成多样而逼真的 3D 点云数据，可应用于非监督特征学习和形状算术操作等多个重要应用领域。

    Oct, 2018

  • Point-PC: 基于因果推断的先验知识引导的点云补全

    本研究提出了一种新的点云完整性方法 Point-PC，使用记忆网络检索形状先验，并设计了有效的因果推断模型来选择缺失的形状信息以帮助点云完整性。

    May, 2023