Dec, 2020

生成 VoxelNet：学习基于能量的模型进行 3D 形状合成与分析

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TL;DR本论文提出了一种基于能量的深度 3D 模型来表示体积形状，可实现高质量 3D 图案生成和数据特征提取，并能应用于对象恢复和超分辨率。
发现论文，激发创造
  • 学习描述符网络用于三维形状合成和分析

    本文提出了一种 3D 形状描述符网络，是一种深度卷积能量模型，可以用于建模体积形状模式，并可以通过 MCMC 模拟实现生成真实的 3D 形状模式并用于 3D 形状分析和恢复。

    Apr, 2018

  • Generative PointNet：基于深度能量的无序点集学习，用于 3D 生成，重建和分类

    本研究提出了一种基于能量的无序点集生成模型，通过 MCMC 最大似然学习来训练模型，并且不需要手工定义距离的度量标准来产生点云。该模型可以用于点云分类和插值。

    Apr, 2020

  • 3D 表征的深度生成模型：一项调查

    本文概述了 3D 生成方法和 3D 感知图像合成的算法和表示方法的发展，并探讨了面临的困难和挑战。

    Oct, 2022

  • 3DGEN：一种基于 GAN 的从图像数据生成新的 3D 模型的方法

    我们提出了 3DGEN 模型，它利用最近在物体重建和基于 GAN 的图像生成方面的工作，可以为训练图像的同一类别对象生成可信的三维网格，并将生成的网格与当前最先进的基准模型进行比较，取得了可见的生成质量改进。

    Dec, 2023

  • 利用卷积神经网络进行生成式和判别式体素建模

    本文探讨了三维数据表示方式的重要性，使用基于体素的模型来进行形状建模和物体分类，并提出了训练基于体素的变分自编码器、探索潜空间的用户界面和采用深度卷积神经网络实现物体分类的方法。最终在 ModelNet 基准测试中，我们的模型相较于最新技术提升了 51.5% 的物体分类准确率。

    Aug, 2016

  • 多视角一致性生成对抗网络用于 3D 感知图像合成

    提出了一种基于多视角一致性生成对抗网络（MVCGAN）的高质量 3D 感知图像综合方法，采用几何约束技术，利用深度和相机变换矩阵等信息实现多视角联合优化，同时采用两阶段训练策略和混合训练技术提高模型的生成图像质量，实验结果表明，本方法达到了最先进的性能水平。

    Apr, 2022

  • 具有能量分布概率评估的深度有向生成模型

    本论文提出了一种利用生成对抗网络（GAN）和基于深度神经网络的生成模型来代替 MCMC 模型的方法，通过训练这种模型生成的采样分布近似匹配待训练的能量函数。

    Jun, 2016

  • 面向结构感知形状合成的零件生成与组装学习

    通过使用部件感知深度生成网络 (PAGENet) 建模三维形状的变化，利用每个部件的 VAE-GANs 生成具有语义感知的部件，并使用部件组装模块将它们组装在一起，从而减少了建模三维形状变化的难度。该模型在语义形状分割和基于部件的形状编辑等应用中取得了可信度高、多样性和细节丰富的三维形状的生成效果。

    Jun, 2019

  • 自然图像中的无监督生成式三维形状学习

    本文介绍了一种从自然图像中学习生成 3D 形状的生成模型的全面无监督方法，其中利用 GAN 等深度学习技术实现，从而生成出真实的三维图像，实现了从二维图像向三维图像的转换。

    Oct, 2019

  • 从单例学习生成 3D 形状

    本文探讨基于生成对抗网络的多尺度模型，在仅有单个参考 3D 模型的情况下进行学习，而不需要使用大规模的 3D 数据集或人工标注，从而生成多样化和高质量的 3D 模型。

    Aug, 2022