ICCVJul, 2023

沉浸式室内场景装饰的条件式 360 度图像合成

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TL;DR本文提出一种用于 360 度图像的条件场景装饰方法，通过开发 360 度感知的物体布局生成器和生成对抗网络，实现对输入场景的各种家具布局生成，并通过用户研究证实了生成结果中的逼真图像质量和家具布局提供的沉浸式体验。
conditional scene decoration360-degree imagesobject layout generatorgenerative adversarial networkimmersive experiences
发现论文，激发创造
  • 室内三维场景的简单有效合成

    研究如何从 1 或多张图像中合成逼真的室内 3D 场景，采用了基于图像的 GAN 来直接映射成高分辨率的 RGB-D 图像，及在 VLN 训练中进行空间干扰以提高成功率。

    Apr, 2022

  • SSLayout360：基于 360 度全景图的半监督室内布局估计

    该研究探索了半监督学习和三维室内布局重建的交叉领域，提出了使用标记和未标记数据学习房间角和边界表示的方法，利用 360 度全景场景实现了改进的室内布局估计。实验结果表明，该方法同样精准，仅需使用 12％的标记数据。这项工作是实现使用有限标记数据进行三维感知的强大半监督布局估计的重要第一步。

    Mar, 2021

  • 具深度先验知识的室内场景 3D 合成

    该研究提出了一种基于深度的双通道生成器和可切换鉴别器，用于从 2D 数据中合成 3D 感知室内场景的图像，并通过实验表明，该方法可以显著优于现有的最先进的方法。

    Feb, 2022

  • 利用几何和深度学习从全景图像创建布局

    该论文提出了一种从单个全景图像中恢复室内场景的三维布局恢复新方法，该方法结合几何推理和深度学习技术，从而提取结构角并生成房间的布局模型，并在 SUN360 和 Stanford 公共数据集上进行实验。

    Jun, 2018

  • 从属性和语义布局学习生成室外场景图像

    探讨利用语义布局和场景属性，通过条件生成对抗网络体系结构生成具有真实感的户外场景图像

    Dec, 2016

  • 快速灵活的室内场景综合：基于深度卷积生成模型的方法

    本文提出了基于卷积生成模型的室内场景综合的新型、快速和灵活的流水线，通过预测物体的类别、位置、方向和尺寸，将其逐步插入场景。该流水线支持自动完成部分场景的生成，生成结果在以数据质量和视觉质量而言优于其他深度生成场景模型。

    Nov, 2018

  • MaGRITTe: 图像、鸟瞰与文本的操控和生成 3D 实现

    使用部分图像、顶视图的布局信息和文本提示来控制和生成多模态条件下的 3D 场景，通过预训练的文本到图像模型微调，以及布局条件的深度估计和神经辐射场（NeRF），实现从给定条件生成 2D 图像和从 2D 图像生成 3D 场景，避免创建庞大的数据集，得到了定性和定量的实验结果，证明了该方法能够根据多模态条件生成多领域的 3D 场景。

    Mar, 2024

  • SceneFormer：基于 Transformer 模型的室内场景生成

    通过使用 transformers 的自我关注机制来生成室内场景，使得场景的生成速度更快、逼真程度更高，并且方法还具有更高的灵活性，可以根据不同条件进行调整。

    Dec, 2020

  • See360：创新的全景视角插值

    使用潜在空间视点估计的多功能高效 360 度全景视图插值框架 ——See360，采用 2D 仿射变换的方式处理摄像机为中心的视图合成，实现了四个训练数据集的实时渲染和野外视图合成的出色性能。

    Jan, 2024

  • 场景条件下的三维物体风格化与组合

    通过结合建模和优化对象的纹理和环境光照，本论文提出了一个框架，使得现有的 3D 资源能够适应给定的 2D 场景，同时生成一种真实感的组合效果，使得假定的对象能够放入该环境中。

    Dec, 2023