3d scene generation | BriefGPT

关键词3d scene generation

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隐形缝合：使用深度修复生成平滑的 3D 场景
基于 2D 生成扩散模型的进展，我们在三维场景生成领域做出两个基本贡献：首先，通过引入新型深度完成模型学习三维融合过程，提高场景的几何一致性；其次，基于真实几何关系引入新的场景生成方法基准系统，用于评估场景结构的质量。
PDF2 months ago
奇妙之旅：从任何地方到任何地方
模块化的 WonderJourney 框架用于生成连续的 3D 场景，利用 LLM 生成场景的文本描述，使用文本驱动的点云生成流程生成连贯的 3D 场景序列，通过大型 VLM 验证生成的场景，展示了多样化的视觉效果。
PDF7 months ago
LucidDreamer: 无域生成三维高斯片状场景
使用现有的大规模扩散式生成模型，LucidDreamer 提出了一种无域场景生成管道，通过完全利用现有的大规模扩散式生成模型的能力来解决现有模型对特定领域场景的限制。
PDF7 months ago
金字塔扩散用于精细化的 3D 大场景生成
本文提出了金字塔离散扩散（PDD）模型，通过采用逐层生成的粗到精的多尺度模型，能够在资源限制下生成高质量的 3D 场景，而不需要额外的数据源。在无条件和有条件生成方面的实验表明，该模型在生成逼真而详细的 3D 场景方面表现出了很好的效果和鲁
PDF7 months ago
CVPR神经场 LDM: 带有分层隐式扩散模型的场景生成
提出了一种名为 NeuralField-LDM 的生成模型，它能够合成复杂的 3D 环境，并取得了比目前现有模型更显著的进步。该模型使用自动编码器训练场景图片，通过特征体素格点表示神经场，并进一步利用潜在自动编码器压缩、映射体素格点至潜在空
PDFa year ago
ICCV通过不确定性驱动的属性同步来实现场景合成
本文介绍了一种新颖的神经场景合成方法，可以捕捉 3D 场景的各种特征模式，利用训练数据中学习到的参数先验分布对正向传递神经模型的输出进行规范化，并预测超完备的属性集，通过利用预测的属性之间的基本一致性约束来修剪不可行的预测，生成的 3D 场
PDF3 years ago
ACL利用丰富的词汇基础实现文本到三维场景生成
该论文介绍了如何使用自然语言描述来学习将文本场景映射到三维几何表示中的方法，并且使用基于规则的方法来生成三维场景的方法得到了改进。他们还引入了一种自动化评估度量来评估生成的 3D 场景。
PDF9 years ago