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3d capture
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NeRFiller: 通过生成式 3D 修补完成场景
提出了一种名为 NeRFiller 的方法,使用现成的 2D 视觉生成模型进行基于生成式 3D 修复的 3D 捕捉的缺失部分的填充。与相关工作相比,我们的方法侧重于完成场景,而不是删除前景对象,并且不需要紧贴 2D 对象掩码或文本。
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7 months ago
HOLD:从视频中无类别限制地重建互动的手部和物体的 3D 模型
通过使用单目交互视频,我们提出了 HOLD,它是第一个无需 3D 手物体注释就能从中复原出联合的手和物体的方法,通过使用一个组合的隐式模型,能够从 2D 图像中复原出解缠细分的 3D 手和物体,并进一步结合手物体约束来改善复原质量,在实验室
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7 months ago
VConv-DAE:无需物体标签的深度体积形状学习
通过提出一种新的全卷积体积自动编码器,有效实现了从嘈杂的 3D 数据中提取体积表示,并在噪声去除和形状完成等多个任务上超越了以往的技术,同时在分类和形状插值方面也得到了不错的结果。
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8 years ago
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