Apr, 2023

利用 SO (3) 等变隐式神经表示进行生物细胞的生成式建模

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TL;DR本研究使用神经网络将细胞形状表示为符号距离函数的水平集，从而生成具有高相似度的 3d + 时间细胞形状，并使用图像到图像模型合成了相应的显微镜图像。
cell trackingsegmentation methodssynthetic datagenerative modelsneural networks
发现论文，激发创造
  • 神经几何细节层：使用隐式三维形状的实时渲染

    本篇研究提出了一种基于八叉树的特征体积的神经无人机距离函数模型，实现了高保真的 3D 形状实时渲染，且在多个方面表现出全球领先的复杂形状重建质量与渲染效率。

    Jan, 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

  • 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

  • 神经隐式表面的体绘制

    该论文旨在提高神经体积渲染中几何表示和重建的质量，通过将体积密度定义为拉普拉斯累积分布函数作为有符号距离函数的表示，实现了形状和外观的有效无监督解缠，并在具有多视图的数据集中获得了高质量的几何重建结果。

    Jun, 2021

  • 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

  • 基于隐式 SDF 的 StyleGAN 3D 形状生成

    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。

    Jun, 2022

  • 一种用于可精细化形状匹配和生成的端到端深度学习生成框架

    基于几何深度学习的形状生成模型在计算医学中的应用可通过比较分析，验证了其适用于以真实 3D 网格形状为基础的合成解剖形状，并且可以进一步增加变异性并保留更多生成形状的细节。

    Mar, 2024

  • 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

  • NeuSDFusion：一种面向空间感知的生成模型用于 3D 形状补全、重构和生成

    介绍了一种新型的空间感知的 3D 形状生成框架，利用 2D 平面表示增强 3D 形状建模，通过使用正交 2D 平面直接学习三维形状的连续有符号距离场表示，以确保空间一致性和减少内存使用，并通过基于 Transformer 的自编码结构精确实施不同平面之间的空间对应关系，促进生成的 3D 形状中空间关系的保留，从而在无条件形状生成、多模态形状补全、单视图重建和文本到形状合成等各种任务上始终优于最先进的 3D 形状生成方法。

    Mar, 2024

  • 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