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隐式动物园：用于 2D 图像和 3D 场景的大规模神经隐式函数数据集
神经隐式函数在计算机视觉、图形等多个领域具有重要意义，但缺乏全面数据集和大量计算资源限制了其发展和分析。为了解决这些挑战，我们引入了 “隐式动物园”：一个需要数千个 GPU 训练天数的大规模数据集，旨在推动该领域的研究和开发。通过使用 Im
PDF5 days ago
DI-Net：解耦式隐式服装转移网络用于数字化人类的服饰三维模型
3D 虚拟试穿是一个具有广泛潜力且备受关注的挑战性任务，本文提出了一种基于分解的隐式服装转换网络 (DI-Net)，通过像素对齐的隐式函数构建方法，实现了从任意视角重建 3D 人体网格和保留其纹理恢复的能力，在 3D 虚拟试穿任务中展现出优
PDF7 months ago
从姿势 RGBD 数据学习预测场景级隐式 3D
本文提出了使用隐式函数进行场景级别三维重建的方法，利用 RGBD 数据对三维重建进行预测，与使用网络相比具有更好的鲁棒性和更少的标注要求。
PDFa year ago
NeuroGF: 快速测地距离与路径查询的神经表示
本研究提出了利用神经隐式函数表示 3D 网格模型上的测地线，并介绍了神经测地场（NeuroGFs），用于学习表示给定网格的全对测地线。使用 NeuroGFs，我们能高效准确地回答任意点对点的测地距离和路径查询。评估结果表明，NeuroGFs
PDFa year ago
手持物体单目图像的隐式重建中学习显式接触
本文提出了一种新的方法，通过建模手部与物体之间的互动模式，达到更准确、更真实的物体重建，包括手部接触物体的部分。该方法由两部分组成：显式接触预测和隐式形状重建，并在挑战性数据集上表现出比当前艺术水平更出色的性能。
PDFa year ago
Shap-E: 生成有条件三维隐式函数
Shap-E 是一种基于条件生成模型的 3D 资产生成方法，其直接生成可以呈现为纹理网格和神经辐射场的隐式函数参数，能够在几秒钟内生成复杂和多样化的 3D 资产，并已通过对 Point-E 模型进行比较，证明其收敛速度更快且显示质量可媲美或
PDFa year ago
使用变分隐式函数进行形状转换
本研究提出了一种新的形状转换方法，通过将两个 n 维对象之间的变换视为 n+1 维散乱数据插值问题来实现，进而在单一步骤中将隐式函数的创建和插值两个任务相结合，通过应用变分插值技术得到 3D 中单一的隐式函数，并通过该函数的二维截面为零值轮
PDFa year ago
AAAI基于单视角 RGB-D 的占据平面人体重建
该研究通过使用 OPlanes 表示法，将单视图 RGB-D 人类重建问题转化为在通过相机视锥切面的平面上的占位符预测，从而实现更精确的预测结果。在具有其他障碍物和部分可见性的复杂情况下，该方法在 S3D 数据上实现了更好的表现。
PDF2 years ago
ECCVUNIF：联合神经隐式函数进行有衣物人体建模与动画
该研究提出一种适用于带衣物人体建模与动画的联合隐式函数 (part-based method)，包括骨架初始化和稳定分区方式以及非刚性变形算法，采用相对位置权重来定义混合权值以防止神经隐式函数中的反向 LBS 常规化问题。相关实验表明，该方
PDF2 years ago
从人类示范中学习灵巧手的连续抓取功能
使用隐式函数学习生成灵巧手运动的抓取计划，结合条件变分自动编码器和 3D 人体演示进行生成建模，该模型名为连续抓取函数（CGF）。通过在模拟器进行不断采样，并选择成功的抓取计划转移到真实机器人手上，与之前的规划算法相比，CGF 更高效，成功
PDF2 years ago
CVPRICON: 从法向量中获取隐式衣着人
该论文介绍了一种名为 ICON 的方法，该方法使用局部特征来进行 3D 人体建模，可以从不规则的 2D 图像中生成逼真且可动态的人体模型，并可以创建个性化且自然的动态变形的角色。
PDF3 years ago
A-SDF: 学习解耦有符号距离函数以表示关节形状
该研究论文提出了一种使用关节的带符号距离函数来表示动态物体的连续重建方法，并实现了对动态物体建模的控制和动画。
PDF3 years ago
可供性与几何之间的协同作用：通过隐式表示实现的 6-DoF 抓取检测
利用深度隐式函数的多任务学习、共享表征，联合学习抓握可行性和三维重建任务，在清理杂物方面实现了优于基线方法 10% 的抓握成功率。
PDF3 years ago
学习隐式函数以实现拓扑变化的稠密三维形状对应
本文旨在以无监督的方式学习拓扑变异物体的密集三维形状对应关系，引入了一种新的隐式函数，该函数为每个三维点生成一个部分嵌入向量，实现对点的密集对应，通过面向部分的逆函数将部分嵌入向量映射到对应的三维点上，结合几个有效的损失函数进行联合学习。在
PDF4 years ago
ECCV将隐式函数学习与参数模型相结合的三维人体重建
本文提出了一种方法，通过深度学习的隐式函数和参数表示相结合，重建出具有可控性和高准确性的人体 3D 模型，使得即使加上服装等复杂因素，也能够保证模型的灵活性。
PDF4 years ago
CVPR三维形状重建和完成的特征空间中的隐式函数
本文提出了一种名为 IF-Nets 的新模型来解决从不同类型的三维输入中恢复和补全三维物体的问题，IF-Nets 可提取深度特征，保留输入数据中存在的细节，并可以重建活动的人体模型。实验证明 IF-Nets 在 ShapeNet 中的三维物
PDF4 years ago