2d-to-3d reconstruction | BriefGPT

关键词2d-to-3d reconstruction

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DiffPoint: 用基于 ViT 的扩散模型进行单视点云和多视点云重建
本文提出了一种将 ViT 和扩散模型结合的 DiffPoint 架构，用于 2D 到 3D 重建的任务，通过将嘈杂的点云分割成不规则块，在每个扩散步骤中利用 ViT 模型训练以预测目标点，实现了在单视图和多视图重建任务中的最先进结果，并且引
PDF5 months ago
基于扩散的去噪合成三维各向异性微结构的二维映像转换
通过基于二维显微图的条件扩散生成模型 (DGMs) 的空间连接，我们提出了一个重建各向异性微结构的框架，该框架能够有效地将噪声转化为三维微结构样本，并且通过修改的协调抽样方法提高样本质量，同时保持各向异性微结构样本在三维空间中的空间连接。验
PDF7 months ago
基于多平面去噪扩展的微结构二维到三维重建与采样协调
使用扩散型生成模型 (DGMs) 的 2D 到 3D 映射框架 Micro3Diff，使得通过仅需预先训练 DGMs 进行 2D 样本生成，并在生成过程中进行维度扩展的方式实现了对连接切片，保持与原始 2D 图像形态等价的 3D 样本的重建
PDF10 months ago
NeRDi: 基于语言引导扩散的单视角 NeRF 综合技术作为通用图像先验
提出 NeRDi—— 一种基于 2D 扩散模型通用图像先验的单视角 NeRF 综合框架，借助自然语言模型引导扩散模型进行图像合成，结合估算的深度图的几何约束，优化重建的 NeRF 表示，进而实现高质量的全景图像生成。
PDF2 years ago