mesh deformation | BriefGPT

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T-Pixel2Mesh: 使用全局和局部变换器从单张图像生成 3D 网格
基于传统的像素到网格变形方法 Pixel2Mesh，本文提出了一种名为 T-Pixel2Mesh 的新型转换增强架构，通过全局 Transformer 控制整体形状和局部 Transformer 逐步细化局部几何细节，结合基于图的点上采样，
PDF3 months ago
尽可能真实：使用 2D 扩散优先的可信度感知网格变形
我们提出了一种尽可能合理的网格变形技术（APAP），利用二维扩散先验保持网格在用户控制的变形下的合理性。我们的框架使用面对面的雅可比矩阵表示网格变形，通过可微分的泊松求解计算网格顶点坐标。变形的网格被渲染，并使用预训练的二维扩散模型在分数蒸
PDF7 months ago
LinFlo-Net: 心脏模拟准备网格生成的两阶段深度学习方法
我们提出了一种深度学习模型，可以根据患者的影像数据自动生成人类心脏的计算机模型，特别强调其生成薄壁心脏结构的能力。
PDF8 months ago
视其所见，探测其所示：朝着更好的三维检测目标密集化
我们提出了一种基于可见部分补全的方法来实现准确的三维检测，通过引入基于网格变形的方法来增强与可见前景物体相关联的点集，我们的方法不需要耗时的全深度补全任务，实验评估表明我们的方法在 KITTI 和 NuScenes 数据集上相对于大多数公共
PDF8 months ago
通过切片 Wasserstein 距离优化的同胚形变用于大脑皮层表面重建
使用切片 Wasserstein 距离，基于概率测度的 Mesh 变形方法进行了研究。使用神经常微分方程 ODE 对输入的 Mesh 表面进行变形，其结果在多个数据集和指标上均超过了其他竞争方法。
PDFa year ago
TextDeformer: 使用文本指导进行几何形状操作
本研究提出了使用可微分渲染进行网格变形的方法，通过使用 Jacobians 的方法解决了传统方法中的问题，并使用 CLIP 等预训练的图像编码器来对几何和图像进行连接，实现了对于形状和细节的变形。
PDFa year ago
ECCV从单目视频中神经捕捉可动画 3D 人体
本文提出了一种基于动态神经辐射场和网格参数化三维人体模型的新方法，通过映射表征人体在不同姿势和角度的变化特征，实现了高质量渲染。
PDF2 years ago
CVPR深度矩形图像拼接：一种学习基础线
本文提出了第一个基于深度学习的图像矩形化解决方案，使用预设的刚性目标网格和全卷积网络进行初始网格的预测，并提出了一个全面的目标函数以同时提高边界矩形化、网格形状保持和内容自然性，实验结果表明本方案在数量和质量上均优于传统方法。
PDF2 years ago
基于稀疏数据的网格变形
本研究提出了一种基于示例的网格变形方法，并采用一种稀疏混合模型来自动选择较少数量的变形模式来紧凑地描述所需的变形，并通过极分解的简单且有效的表征来解决大幅度的旋转。这种简单的表示方法对于稀疏局部表示非常高效，从而确保交互性能。按照实验结果，
PDF7 years ago