ICCVMar, 2021

从真实世界图像中学习纹理三维网格的生成模型

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TL;DR本文提出了一种基于 GAN 框架生成纹理三角形网格的方法，可以不依赖关键点注释，同时在 ImageNet 上设置了新的基准，相比基于真实关键点的先前方法性能相当。
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发现论文，激发创造
  • 纹理三维网格卷积生成

    本文提出使用不同 iable rendering 技术生成三角网格和相关高分辨率纹理贴图的框架，以单视角自然图像为 2D 监督，并将网格和纹理编码为 2D 表示，以便使用 2D 卷积 GAN 进行建模，并在 Pascal3D + Cars 和 CUB 上展示了方法的有效性及其评估方法。

    Jun, 2020

  • 利用 2D 数据学习纹理 3D 网格生成

    本研究提出了第一种用于生成有纹理的 3D 网格的生成模型，并且引入了一种全新的 3D 网格生成过程，以保证不会出现自交问题，我们在合成数据和自然图像上进行了广泛的实验，结果表明我们的方法成功学习生成了五种具有挑战性的物体类别的合理和多样化的纹理 3D 样本。

    Apr, 2020

  • GET3D: 从图像中学习高质量 3D 纹理形状的生成模型

    GET3D 是一种 3D 生成模型，能够直接生成具有复杂拓扑结构、丰富几何细节和高保真纹理的显式纹理 3D 网格，从而显著改进了以往的方法。

    Sep, 2022

  • 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

  • 3DTextureTransformer：对任意网格拓扑进行几何感知纹理生成

    使用名为 3DTextureTransformer 的新颖框架，结合几何深度学习和 StyleGAN 类似的架构，能够在不改变原始高分辨率输入网格拓扑的情况下生成高质量的纹理。该架构在学习来自 3D 几何体和现实世界 2D 图像的情况下，与任意网格拓扑一起工作，取得了该类解决方案中的最新性能。

    Mar, 2024

  • 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

  • 基于 ImageNet 中的野外图像的几何感知 3D 生成

    从多样且非结构化的 Imagenet 数据集中，我们提出了一种从二维图像中重建三维几何模型的方法，使用高效的三平面表示法学习三维模型，并基于 StyleGAN2 的生成器架构对高度多样化的数据集进行调整，通过多视点辨别防止模式崩溃并提升训练稳定性。

    Jan, 2024

  • 深度几何纹理合成

    本研究提出了一种新的框架，用于学习几何纹理统计知识以生成具备放射性的深层特征，使得可以实现在不同层次上的网格顶点位移及纹理转移。

    Jun, 2020

  • 从无约束图像集合中学习 GET3D--

    GET3D-- 是第一个通过未知姿态和尺度的 2D 图像直接生成贴图的 3D 形状的方法，它能够精确适应 6D 相机姿态分布，并在合成和真实无约束数据集上生成高质量的形状。

    Jul, 2023

  • 从图像集合学习类别特定的网格重建

    本文提出一种学习框架，可以从单个图像中恢复物体的 3D 形状、相机、和纹理，使用一个可变形的 3D 网格模型来表示形状，在不依赖于地面真值 3D 或多视图监督的情况下，利用注释的图像集进行训练并学习 3D 预测机制与可变形模型。作者还展示了可以轻松将语义关键点与预测的形状相关联，并在 CUB 和 PASCAL3D 数据集上展示了我们的方法的定性和定量结果。

    Mar, 2018