Jun, 2022

基于隐式 SDF 的 StyleGAN 3D 形状生成

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TL;DR介绍了一种基于 StyleGAN2 的深度学习方法来生成三维形状，称为 SDF-StyleGAN，使用隐式有符号距离函数（SDF）作为三维形状表示，并引入两种新的全局和局部形状鉴别器，在形状几何和视觉质量方面显著提高了性能。
stylegan23d shape generationsdf-stylegansigned distance functionshape discriminators
发现论文，激发创造
  • StyleSDF: 高分辨率 3D - 一致性图像和几何体生成

    利用 StyleGAN2 图像生成架构和基于 SDF 的三维卷积网络，我们提出一种高分辨率、一致性的三维图像和形状生成技术，称为 StyleSDF，用于从单视角 RGB 数据生成高分辨率图像和细节的三维形状模型。

    Dec, 2021

  • 三维生成模型的镶嵌 —SDF 方法

    本文介绍了一种新的 3D 形状表示方法，名为 Mosaic-SDF（M-SDF），它通过使用一组分布在形状边界附近的局部网格来近似给定形状的有符号距离函数（SDF）。M-SDF 表示具有高效计算、参数效率和与基于 Transformer 的架构兼容等优点，在 3D 生成流模型的训练中展示了其有效性。

    Dec, 2023

  • GenSDF: 通用有符号距离函数的两阶段学习

    本文研究了使用神经代表距离函数（SDF）进行三维对象表示学习的泛化能力，提出了一个半监督元学习方法，可将形状先验从有标签的数据传输到无标签的数据中，用于重建未知的对象类别，并实现了 100 多个未见过的类别的强大的零 - shot 推理。

    Jun, 2022

  • GeoGen：通过带符号距离函数的几何感知生成建模

    我们介绍了一种新的生成方法，通过单视图集合合成三维几何和图像。使用神经辐射场的体积渲染预测是目前现有方法的主要限制之一。为了解决这个问题，我们提出了一种基于有向面积函数的三维生成模型 GeoGen，通过学习可改变的转换并将渲染深度图与 SDF 的零级集限制一致性，从而在生成模型上实现更高保真度的细节。实验结果表明，GeoGen 相较于基于神经辐射场的以前的生成模型，在几何上产生了更好的视觉和数量化结果。

    Jun, 2024

  • 基于局部注意力机制的 SDF 扩散模型用于可控的三维形状生成

    提出了一种基于扩散的 3D 形状生成框架，名为局部注意力 SDF 扩散，可通过 2D 草图图像输入建模可信的 3D 形状，实现局部控制性和模型普适性的提高。

    May, 2023

  • gSDF: 基于几何的有符号距离函数在 3D 手部物体重建中的应用

    本文利用手的结构作为 SDF 的引导，并预测姿势变换的运动链，对高关节手姿势对齐 SDF 进行了改进，最终在 ObMan 和 DexYCB 基准测试中取得了比现有技术更显著的改进。

    Apr, 2023

  • 利用 SDF 学习 3D 形状局部几何编码

    本研究提出了一种基于局部几何代码学习的模型，通过使用图神经网络将单个可传递的潜层代码拆分成分布在 3D 形状上的一组局部潜层代码，从而改进了原始 DeepSDF 结果，并且在 3D 形状重建方面的实验中，该方法能够保留更多的细节，同时在最重要的定量指标下明显优于原始 DeepSDF 方法。

    Aug, 2021

  • DeepSDF：学习连续的符号距离函数以用于形状表征

    介绍了 DeepSDF 方法，它是用于高品质形状表示、插值和完成的一种学习连续有符号距离函数（SDF）的表示，将 3D 几何表示为体积场，并可表示整个形状类。DeepSDF 方法相比以往方法降低了一个数量级的模型大小，同时获得了学习 3D 形状表示和完成方面的最先进性能。

    Jan, 2019

  • Diffusion-SDF: 基于体素扩散的文本到形状生成

    该论文提出了一种新的生成式 3D 建模框架 ——Diffusion-SDF，通过使用 SDF 自编码器和 Voxelized Diffusion 模型，能够根据指定的文本描述生成高质量和高度多样化的 3D 形状，其中还包括文本条件下的形状补全和操作。

    Dec, 2022

  • 对抗生成连续的隐式形状表示

    本研究提出了一种基于有符号距离表示的生成对抗神经网络架构，能够生成高保真度的三维模型，并通过使用不同的 progressively growing voxel 网络作为鉴别器以及细化生成器能力的算法，从 ShapeNet 基准数据集中验证了其有效性。

    Feb, 2020