Feb, 2025

ShapeShifter:基于多尺度和稀疏点-体素扩散的3D变体

TL;DR本研究针对当前3D生成模型缺乏几何细节和需长时间训练的问题,提出了一种名为ShapeShifter的新模型。该模型采用稀疏体素网格与点、法线及颜色采样相结合的多尺度神经架构,能够高效并行训练,从而更好地捕捉原始输入的细节,并支持交互式3D形状变体生成,增强设计过程中的人机交互。