Oct, 2023

鬼于外壳：一种对一般三维形状进行表达的富有表现力的方式

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TL;DR创建逼真的虚拟世界需要对广泛对象的三维表面几何进行准确建模，我们提出了一种名为 G-Shell 的新表示方法，通过定义一个流形符号距离场在完全密封的模板上对开放表面进行参数化，实现了多视图图像重建和非完全密封网格的生成建模。
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发现论文，激发创造
  • 高斯壳图在高效 3D 人体生成中的应用

    使用高斯壳图作为框架，结合最新的 3D 高斯渲染基元与先进的生成器网络结构，我们提出了一种有效地生成 3D 数字人的方法，既能够用于 GAN 训练中，也能够在推理时将身体变形为任意预定义姿势，并实现高质量的多视图一致渲染。

    Nov, 2023

  • GIFS: 用神经隐式函数进行通用形状表示

    本文提出了一种名为 GIFS 的新方法，通过模拟点之间的关系而不是点和表面之间的关系，以表示包括非水密形状和多层表面形状在内的一般形状，实验结果表明，在重建质量、渲染效率和视觉保真度方面，GIFS 的性能优于之前的最先进方法。

    Apr, 2022

  • GEM3D：三维形状合成的生成方法

    GEM3D 是一种新的深度、拓扑感知的 3D 形状生成模型，通过神经骨架为基础的表示编码形状拓扑和几何信息，生成更准确的拓扑和几何信息的表面，并应用于形状综合和点云重建任务，取得了显著的表面重建和多样化形状生成结果。

    Feb, 2024

  • MeshDiffusion：基于评分的生成式 3D 网格建模

    本文提出了一种基于可变四面体网格的扩散模型，用于生成具有细粒度几何细节的 3D 网格，以适用于自动场景生成和物理模拟等各种应用。

    Mar, 2023

  • 基于网格的高斯映射在实时大规模变形中的应用

    通过创新的基于网格的高斯喷洒（GS）表示方法，在保持高质量渲染结果的同时，实现了高质量的重构和有效的变形，每秒平均 65 帧。

    Feb, 2024

  • 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

  • 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

  • 少样本三维形状生成

    通过利用先前训练好的生成模型，通过领域自适应的方式，基于有限数量的训练数据从而实现了少样本 3D 形状生成，该方法能够在保持多样性的同时避免过度拟合，并通过多种度量评估了生成的质量和多样性。

    May, 2023

  • 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

  • 利用几何度量实现网格不变的三维生成深度学习

    该论文提出了一种可以处理不同参数化的、基于核的计量的网络架构，可以用于人脸的生成学习任务。

    Jun, 2023