3d assets | BriefGPT - AI 论文速递

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MeshAnything: 藝術創建網格生成和自回歸轉換
通过将 3D 资产转化为艺术家创作的网格，MeshAnything 模型解决了当前网格提取方法存在的问题，大大提高了储存、渲染和模拟效率，并保持了与以往方法相当的精确性。
PDF20 days ago
CVPRICE-G: 3D 高斯 Blob 的图像条件编辑
通过引入新的方法，该研究论文介绍了一种从单个参考视图快速编辑 3D 模型的技术，其中包括分割编辑图像、使用 DINO 特征在选择的分割数据集视图之间匹配语义对应区域，并以语义合理的方式自动将编辑图像的特定区域的颜色或纹理变化应用于其他视图，
PDF22 days ago
Freeplane: 三面战机稀疏视图重建模型中的自由午餐解锁
通过对三角面的调制，我们提出了一种简单而有效的方法，用于提高前馈模型的生成质量，无需额外训练，且能够无缝集成到预训练模型中以增强其对生成多视图图像不一致性的鲁棒性。
PDFa month ago
ParSEL: 带有语言的参数化形状编辑
通过自然语言请求，ParSEL 系统能够有效地实现对 3D 对象的可控制编辑，通过生成参数化的编辑程序，用户可以准确控制编辑操作的大小，通过整合计算机代数系统进行几何分析，AEP 算法能够搜索与各种可能用户编辑兼容的分析编辑操作，从而生成完
PDFa month ago
EG4D：无分数蒸馏的 4D 对象明确生成
借鉴视频扩散模型的最新进展，我们提出了 DG4D，一种新颖的多阶段框架，通过明确从一个输入图像生成多视角视频来生成高质量和一致的 4D 资产，该框架在生成质量方面超过了基准方法。
PDFa month ago
Direct3D：基于 3D 潜在扩散变换的可扩展图像到 3D 生成
从文本和图像生成高质量的 3D 模型一直是具有挑战性的，本文介绍了一种直接的 3D 生成模型 (Direct3D)，它可以缩放到野外输入图像，而不需要多视图扩散模型或 SDS 优化。我们的方法包括两个主要组成部分：一个直接的 3D 变分自动
PDFa month ago
DiffTF++：大词汇量三维生成的三维感知扩散变换器
通过引入一种基于扩散的前馈框架，以及使用改进的三面平面和 3D-aware 转换器、编码器 / 解码器来处理大规模的 3D 资源生成任务，该研究提出了一个更强的 3D 生成模型，以增强多样性、语义和质量。
PDF2 months ago
基於預訓練多視圖擴散模型的扎實可組件化且多樣性的文本至三維
本文提出了一种名为 Grounded-Dreamer 的有效两阶段方法，通过使用预训练的多视角扩散模型，在准确遵循复杂的、构成性的文本提示的同时实现高保真度，生成能够准确遵循复杂、构成性文本提示的 3D 资产。
PDF2 months ago
真实化：释放大型多模态模型在真实材料上绘画 3D 对象的能力
利用 Multimodal Large Language Models (MLLMs)，特别是 GPT-4V，通过 Make-it-Real 方法，我们展示了 GPT-4V 能够有效地识别和描述材料，构建详细的材料库，并将其准确地与 3D
PDF2 months ago
Sketch3D：风格一致指导的草图生成三维模型
该论文提出了一种名为 Sketch3D 的新型生成算法，通过形状保持生成过程实例化给定的草图，根据参考图像推断出粗糙的三维高斯先验，并生成基于三维高斯的多视角一致性引导图像，通过三种策略优化三维高斯，从而生成具有真实感的三维资产并与输入一致
PDF3 months ago
ThemeStation: 从少数示例生成主题感知的 3D 资源
ThemeStation 通过给定的少量示例，通过首先绘制概念图像，然后进行参考引导的 3D 建模阶段，合成与示例相同主题的自定义 3D 资产，以进一步实现生成与给定示例相一致并具有高度变化的多样化主题感知 3D 模型的目标，并使用新颖的双
PDF3 months ago
ComboVerse: 空间感知扩散指导下的构成性 3D 资产创建
ComboVerse 是一个 3D 生成框架，通过学习结合多个模型来生成具有复杂构成的高质量 3D 模型，对于生成组合型的 3D 模型比现有方法取得了明显的改进。
PDF3 months ago
BoostDream：高质量的多视角扩散文本到 3D 生成的高效细化
BoostDream 是一个高效的插件式 3D 细化方法，能够将粗糙的 3D 资产转化为高质量的 3D 资产，通过引入 3D 模型蒸馏、新颖的多视角 SDS 损失设计以及使用提示和多视角一致的法线图作为指导。与常规基于 SDS 方法相比，B
PDF5 months ago
HexaGen3D：稳定扩散仅一步之遥，实现快速和多样化的文字到 3D 生成
使用预训练的 2D 扩散模型，HexaGen3D 有效地从文本提示中生成高质量的 3D 资产，并展示出对新对象或组合的强大推广能力。
PDF6 months ago
可塑扩散：单图像化身创造的三维一致扩散
本研究工作旨在通过将 3D 可变模型整合到最新的多视角一致性扩散方法中，增强生成扩散模型在创建可控、照片般逼真的人类头像任务中的质量和功能。我们的实验证明了在基于关节的 3D 模型的准确约束下，生成流水线模型在单图像的新视角合成任务上的性能
PDF6 months ago
神经点云扩散用于解耦的 3D 形状和外观生成
在电影、游戏、工程以及增强 / 虚拟现实等多种实际应用中，可控地生成 3D 资产具有重要意义。最近，扩散模型在生成 3D 对象的质量方面取得了显著的成果。然而，现有模型中没有一个能够实现对形状和外观的分离生成。我们首次提出了一种适用于 3D
PDF6 months ago
SPiC-E：利用跨实体注意力的 3D 扩散模型中的结构先验
我们介绍了 SPiC-E—— 一种神经网络，它在 3D 扩散模型中引入了结构引导，扩展了其用于文本条件生成之外的用途。通过引入交叉实体注意机制，我们的框架允许多个实体（特别是成对的输入和引导 3D 形状）通过其内部表示在去噪网络内部进行交互
PDF7 months ago
Instant3D：稀疏视图生成和大型重建模型下的快速文本到 3D
通过使用两阶段的方法 —— 首先使用精调的 2D 文本到图像扩散模型一次性生成稀疏一致的四个结构化视图，然后利用一种新颖的基于 Transformer 的稀疏视图重构器直接回归生成的图像的 NeRF—— 我们提出了 Instant3D，一种
PDF8 months ago
GaussianDreamer：从文本到 3D 高斯点云投射的快速生成
该研究介绍了一种利用 3D 扩散模型和 2D 扩散模型结合的方法，通过高效的 3D 高斯雪花样表示，实现了快速生成高质量的 3D 实例，并且可以实时渲染。
PDF9 months ago
Shap-E: 生成有条件三维隐式函数
Shap-E 是一种基于条件生成模型的 3D 资产生成方法，其直接生成可以呈现为纹理网格和神经辐射场的隐式函数参数，能够在几秒钟内生成复杂和多样化的 3D 资产，并已通过对 Point-E 模型进行比较，证明其收敛速度更快且显示质量可媲美或
PDFa year ago