Mar, 2024

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

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TL;DR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。
3d meshtexturestexture generationgeometric deep learningstylegan-like architecture
发现论文，激发创造
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    Jun, 2020

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    Mar, 2021

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    Jun, 2020

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    Sep, 2022

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    Apr, 2020

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    Aug, 2021

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    Jan, 2024

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    Mesh2Tex 使用一种混合网格神经场纹理表示法，从未相关的三维物体几何和照片逼真的 RGB 图像的集合中学习出真实的物体纹理流形，以生成适用于下游应用和 3D 渲染的纹理对象，并可以在具有挑战性的真实世界场景下有效地生成逼真的物体纹理。

    Apr, 2023

  • 3DAvatarGAN: 搭建领域以获得可个性化编辑的头像

    本文提出了一种适应性框架，它能够使 3D-GAN 在艺术数据上训练，同时保持多视角的一致性和良好的纹理质量，通过优化方法对摄像机参数进行分布对齐，提出了纹理常规化技术，同时避免退化几何解，并展示了一种变形技术，使艺术领域的几何形态更加夸张，可以个性化的进行几何编辑，最终实现了在艺术数据集上生成、编辑和动画化个性化的 3D 角色。

    Jan, 2023

  • 服装 3D 生成：3D 服装风格化与纹理生成

    我们介绍了 Garment3DGen，一种从基础网格中合成 3D 服装资产的新方法，通过单个输入图像作为指导，用户可以根据真实和合成图像生成 3D 纹理服装。使用 Garment3DGen，用户可以生成所需的纹理 3D 服装而无需艺术家干预。

    Mar, 2024