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NeuSG: 基于神经网络的隐式表面重建与 3D 高斯喷点引导
神经隐式表面重建方法通过引导来自三维高斯化簇粘附的点云，结合来自神经隐式模型的表面预测精炼来提高细节的重建效果。
PDF7 months ago
基于机器学习的可逆粗粒化方法用于多尺度分子模拟
使用周期粗粒化 (CCG) 方法，能够在统一的框架下构建基于结构的粗粒化 (CG) 模型，并能通过可行的优化过程恢复细微的分子细节，从而实现多尺度分子建模中 CG 模型的改进与精度提高。
PDFa year ago
SketchFFusion: 基于扩散模型的草图引导图像编辑
本文提出了一种基于草图向量的条件扩散模型（SketchFFusion），用于实现基于用户提供的草图信息进行局部细节微调的图像编辑，并展示了其优于现有方法的生成性能。
PDFa year ago
ECCVWaveGAN：面向高保真少样本图像生成的频率感知 GAN
提出了 WaveGAN，一种面向少样本图像生成的频率感知模型，通过对多个频率组件的编码特征进行解耦，并通过低频跳过连接和高频跳过连接来生成高质量的图像，实验证明其在三个数据集上均取得了最先进的效果。
PDF2 years ago
CVPRGRAM：用于 3D 感知图像生成的生成辐射流多面体
提出一种在三维体积中学习隐式表面的方法，从而有效地进行点采样和辐射场学习，在保持 3D 一致性的同时生成高质量、具有真实细节的图像。
PDF3 years ago
MM语义图像合成的双重注意力生成对抗网络
本文提出一种新颖的双重注意力生成对抗网络（DAGAN），利用 position-wise 空间注意力模块和 scale-wise 通道注意力模块，从输入布局中综合地捕捉了语义结构注意力，实现了从语义标签到具有细节的照片逼真图像的生成。实验结
PDF4 years ago
AAAI渐进特征优化网络在显著目标检测中的应用
我们提出了一种简单而有效的渐进式特征磨光网络（PFPN）框架，通过多个特征磨光模块（FPM）逐步磨光多级特征以获得更准确、更具代表性的前景检测结果，而且不需要后处理。该方法能够检测出具有精细细节的显著对象，而且具有灵活性，可以集成到任何基于
PDF5 years ago
超越跳连线：自顶向下的调制用于目标检测
本文介绍了一种在检测架构中引入自顶向下调制网络（TDM）的方法，用于将细节信息从底层融入检测任务中，该方法在 COCO testdev 基准测试中实现了 28.6 AP 的效果，无需任何其他技术。
PDF8 years ago