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TaylorGrid: 通过直接基于泰勒展开的网格优化实现快速高质量隐式场学习
通过在二维或三维网格上直接进行 Taylor 展开优化，提出了一种名为 TaylorGrid 的新型隐式场表示，旨在实现快速高质量的隐式场学习，并可以适用于 SDF 学习或 NeRF 等不同的隐式场学习任务。通过广泛的定量和定性比较，Tay
PDF4 months ago
GAvatar：具有隐含网格学习的可动态变形的三维高斯化身
使用高斯飞溅生成逼真的可动化虚拟角色，并通过基于文本描述的图像生成方法，解决了网格或 NeRF 表示所带来的灵活性和效率方面的限制，具有出色的外观和几何质量，并具有极快的渲染速度（100 FPS）以及 1K 分辨率。
PDF7 months ago
ConTex-Human: 从单幅图像中进行纹理一致合成的人类自由视点渲染
本文提出了一种从单幅图像中渲染出具有一致纹理的 3D 人物的方法，并通过深度和文本引导的关注注入将参考图像内容转移到背景视图，同时结合合成的背景视图纹理实现可见性感知的贴图和细化，通过实验证明了方法的有效性并展示了超越基准方法的成果。
PDF7 months ago
神经冒名者：通过显式形状操作编辑神经辐射场
通过引入神经模拟者方法，将显式四面体网格与多重网格隐式场相结合，我们提出了一种有效编辑神经隐式场的方法，实现形状的变形、合成和生成，同时保持复杂的体积外观，展示了其在 3D 内容创作和操作领域的潜力。
PDF9 months ago
CVPR生成形状模型的隐式场学习
本文提出了一种基于隐式场的解码器 IM-NET 来提高生成形状的视觉效果，通过替换传统解码器，通过 IM-AE 进行表示学习和 IM-GAN 进行形状生成，可以在概念建模、插值和单角度 3D 重建等任务中获得更优秀的结果。
PDF6 years ago