image conditioning | BriefGPT

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使用图像扩散模型进行即时三维人体化身生成
通过 AvatarPopUp 方法，可以从不同输入模态生成快速且高质量的 3D 人体化身，具有对生成的姿势和形状的控制，使用基于扩散的图片生成网络和 3D 提升网络。该方法根据每个特定任务进行精细调优，能够在几秒内生成高质量的 3D 模型，
PDF25 days ago
Semantica: 一种适应性图像条件扩散模型
我们研究了在不进行微调的情况下将图像生成模型适应于不同数据集的任务。为此，我们介绍了 Semantica，这是一种基于图像语义条件的扩散模型，能够根据条件图像的语义生成图像。Semantica 仅通过网络规模的图像配对进行训练，即它接收来自
PDFa month ago
SG-GAN: 从单张图像实现对 3D 脑点云的细节立体感感知增强
本研究提出了一种新型的 SG-GAN 模型，用于在单个图像的条件下生成高密度的脑点云。相比现有方法，实验结果表明该模型在视觉质量、目标度量和分类表现方面具有优越性。
PDFa year ago
基于概率重建网络的单张图片 3D 形态推断
使用基于概率推理的重建框架，探索了基于不同形状表示和适当的学习架构的端到端学习策略，从而实现了从单个图像推断三维形状。通过我们的 Probabilistic Reconstruction Networks，使用基本的体素网格表征，实现了在
PDF5 years ago