3d generative modeling | BriefGPT

关键词3d generative modeling

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Hash3D：3D 生成的免训练加速
Hash3D 是一个通用的加速方法，通过采用自适应网格哈希和特征共享机制，在 3D 生成任务中加速扩散模型的推断过程，提高生成速度、平滑度和视角一致性。与 5 个文本到 3D 和 3 个图像到 3D 模型的实验相比，Hash3D 能够以 1
PDF3 months ago
利用几何度量实现网格不变的三维生成深度学习
该论文提出了一种可以处理不同参数化的、基于核的计量的网络架构，可以用于人脸的生成学习任务。
PDFa year ago
CVPRHOLODIFFUSION：使用 2D 图像训练 3D 扩散模型
本研究提出了一种新的扩散设置，可以仅通过 2D 图像监督就可以进行端到端的训练，同时提出的图像形成模型将模型内存与空间内存分离，以应对 3D 扩散模型在训练上遇到的问题，并在 CO3D 数据集上进行的实验表明，该方法是可扩展的，具有稳健性，
PDFa year ago
GET3D: 从图像中学习高质量 3D 纹理形状的生成模型
GET3D 是一种 3D 生成模型，能够直接生成具有复杂拓扑结构、丰富几何细节和高保真纹理的显式纹理 3D 网格，从而显著改进了以往的方法。
PDF2 years ago
稠密三维物体重建的高效点云生成学习
本文提出了一种新的 3D 生成建模框架，使用 2D 卷积运算从多个视角预测 3D 结构，并联合应用几何推理和 2D 投影优化来高效地生成以密集点云形式呈现的物体形状，并引入伪渲染器来合成优化的新深度图，在单张图像 3D 对象重建任务中表现了
PDF7 years ago