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LLaNA：大型语言与 NeRF 助手
本研究调查了将 NeRF 引入 MLLM 的可行性和有效性，并创建了第一个通用的 NeRF 语言助手 LLaNA，可以执行新任务，如 NeRF 字幕和问答。结果显示，处理 NeRF 权重的方式相对于从 NeRF 中提取 2D 或 3D 表示
PDF15 days ago
具有拉格朗日成本的神经最优输运
我们研究了具有一种最小作用原理的拉格朗日成本的概率测度之间的最优传输问题，这些推广在将受系统几何影响的物理系统的观测结果连接起来时非常有用，如障碍物（例如，将屏障函数合并到拉格朗日法中），并允许从先验知识、非欧几里得几何中获得基础系统的知识
PDFa month ago
基于莫尔斯理论的采样纺织品表面重建
使用计算拓扑的工具研究服装的感知问题，通过直接拓扑研究样本化纺织物表面的重建算法，得到适用于降噪或网格独立参数化等任务的表面分块分解和确定表面拓扑的小秩细胞复合结构。
PDFa month ago
使用隐式神经表示的点云压缩：一个统一框架
本论文介绍了一个能够处理几何和属性组件的点云压缩框架，利用两个基于坐标的神经网络来隐式表示体素化的点云，通过将空间划分为小的立方体并专注于非空立方体内的体素来重建原始点云的几何和属性组件。实验结果表明，与最新的 G-PCC 标准中采用的八叉
PDFa month ago
SLAIM：鲁棒稠密神经 SLAM 用于在线跟踪和建图
我们提出了 SLAIM - 同时定位和隐式建图。我们在神经光度场 SLAM（NeRF-SLAM）中提出了一种新颖的粗到细的跟踪模型，以实现最先进的跟踪性能。通过在 NeRF 之上实施高斯金字塔滤波器来解决 NeRF 系统在有限的输入视图情况
PDF2 months ago
神经辐射场修复的潜在扩散模型驯服
我们提出了一种新的框架，通过对扩散模型的温和性进行个性化设置并使用掩蔽对抗训练来缓解图像条件中的文本移位问题，从而解决了使用 NeRF 进行重建时遇到的几个问题，并在各种真实场景上实现了最先进的 NeRF 修复结果。
PDF3 months ago
MonoPatchNeRF: 利用基于路径的单目引导改进神经辐射场
我们提出了一种基于补丁的方法，通过有效利用单眼表面法线和相对深度预测，在几何学和视图合成方面提供准确的 3D 模型，部分弥补了 NeRF 和传统 MVS 方法之间的几何性能差距，实验结果表明，在 ETH3D MVS 基准测试中，我们的方法在
PDF3 months ago
DATENeRF: 基于深度的文本编辑技术
利用拓展到神经辐射场（NeRF）的编辑技术来编辑场景是复杂的，本文提出了利用 NeRF 场景的几何信息作为桥梁来整合 2D 编辑的方法，并引入了一种填充方法来确保对不同图像的 2D 编辑具有鲁棒性。结果表明，该方法比现有的文本驱动 NeRF
PDF3 months ago
CVPR全几何全景定位
介绍了一种利用 2D-3D 线条几何的轻量级而准确的定位方法，通过全景视图来定位，避免了训练或手工制作视觉描述符，提取线条关系中的主导方向和非平行线条的交点等以表达独特而紧凑的空间上下文，其结果表示与传统视觉描述符方法相比，处理时间和内存上
PDF3 months ago
GaNI: 全局和近场光照感知的神经反渲染
本研究提出了一种名为 GaNI 的全球和近场照明感知的神经逆渲染技术，能够从光和相机共同拍摄的场景图像中重建几何、反射率和粗糙度参数。我们通过两个阶段的方法来解决现有的逆渲染技术只能针对单个物体的问题，首先利用神经体积渲染 NeuS 重建几
PDF3 months ago
用去噪扩散的隐式神经场表示解剖树
使用隐式神经表示和去噪扩散方法准确捕捉任意分辨率下解剖树的几何和拓扑，实现高保真度的树结构重建，同时具备储存紧凑、适用于各解剖部位和树结构复杂性的特性。
PDF4 months ago
监督学习问题的几何性质和稳定性
我们引入了一种称为风险距离（Risk distance）的监督学习问题之间的距离概念，该概念能够促进稳定性结果；通过限定这些修改可以如何改变给定问题，我们可以量化采样偏差、噪声、有限数据和近似等问题的严重性。通过建立距离，我们探索了产生的监
PDF4 months ago
深度 ReLU 神经网络中的几何引起的隐式正则化
神经网络的隐式正则化现象与参数的几何特征密切相关，优化过程中更倾向于具有低批次功能维度的参数。网络的输入也对批次功能维度产生影响，输入的变化会改变批次功能维度的上限，称为可计算全功能维度，其估计收敛迅速且保持接近参数个数，可以与局部可辨识性
PDF5 months ago
NeRF 类比：基于示例的 NeRF 视觉属性转移
通过将语义特征从大型预训练的二维图像模型应用于多视角一致的外观转移，我们将图像类比从二维图像广义地推广到三维几何结构，以实现从源神经辐射场（NeRF）到目标三维几何外观的转换，保留目标几何结构，同时拥有与源 NeRF 类似的外观。
PDF5 months ago
监督式轮廓层析成像重建
本文介绍了轮廓层析成像，一种新颖的 X 射线计算机断层扫描方法，该方法仅依赖于成像系统的几何形状。我们对轮廓层析成像进行了数学建模，并提供了一种简单的方法来获取该问题的特定解，同时假设解存在。接着，我们提出了一种使用深度神经网络解决轮廓层析
PDF5 months ago
单目图像的几何估计的自适应表面法线约束
我们提出了一种新颖的方法，可以从图像中学习深度和表面法线等几何特征，同时结合几何背景。通过动态确定可靠的局部几何特征并评估其几何背景的有效性，我们建立了一个表面法线约束，从而实现了准确捕捉图像的 3D 几何信息。通过几何背景的整合，我们的方
PDF5 months ago
大规模预训练神经网络中的人类化几何抽象
人类对抽象结构的识别和操作能力十分出色，尤其在几何领域中显得更为明显。最近的认知科学研究表明，神经网络并没有共享这种能力，得出结论认为人类的几何能力来自人类心智表示中的离散符号结构。然而，人工智能领域的进展表明，经过标准架构的扩展模型规模和
PDF5 months ago
BrepGen: 结构化潜在几何体的 B-Rep 生成扩散模型
BrepGen 是一种基于扩散的生成方法，可直接输出边界表示（B-rep）的计算机辅助设计（CAD）模型，并在 CAD 实体的层次树中表示 B-rep 模型的结构化潜在几何。
PDF5 months ago
任务结构和非线性性共同决定了学习到的表征几何
通过研究具有一个隐藏层的网络的学习动态，我们发现网络的激活函数对于表示几何的影响强于预期：Tanh 网络倾向于学习反映目标输出结构的表示，而 ReLU 网络保留了更多关于原始输入结构的信息。这种差异在广泛的参数化任务中一直存在，我们在这些任
PDF5 months ago
几何中自动定理生成 / 发现的方法和度量考虑
为了发现并判断几何定理的有趣性，本文针对自动发现几何定理和其性质的不同方法和度量进行讨论，并引入了一个不可判定性结果来证明判断定理生成程序是否能产生有趣定理是一个非确定性任务。此外，还强调了需要通过专家调查和相关度量和方法的研究明确定理生成
PDF5 months ago