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FDGaussian: 从单张图像中快速生成高斯喷溅的几何感知扩散模型
通过引入 FDGaussian，我们提出了一种新颖的两阶段单图像 3D 重建框架，利用直接平面分解机制从二维输入中提取三维几何特征，实现生成一致的多视角图像，并结合对极注意力进一步加速高质量的三维对象重建。
PDF4 months ago
高保真度的单视角 3D 场景重建
从单视图图像重建详细的 3D 场景仍然是一项具有挑战性的任务，我们提出了一种新颖的框架，用于从单视图图像中同时高保真地恢复物体形状和纹理。我们的方法利用了提出的单视图神经隐式形状和辐射场 (SSR) 表示，利用显式的 3D 形状监督和颜色、
PDF8 months ago
ECCV结构因果三维重建
本文研究从野外单视图图像中无监督地重建 3D 物体的问题。与现有的方法不同，我们通过隐式正则化来限制潜在空间的结构，以捕捉潜在因素的拓扑因果排序（即将因果依赖关系表示为有向无环图），并根据任务依赖性寻找因果因子排序的多种方法。实验表明，潜在
PDF2 years ago
CVPR使用图卷积网络实现从野外图像进行高保真度 3D 人脸重建
本文提出了一种利用图卷积网络从单视角图像中重建具有高保真度贴图的三维人脸形状的方法，并相对于其他的现有方法具有更好的定量和定性效果。
PDF4 years ago
CVPR通用场景下基于图像的 3D 非刚性对称物体无监督学习
本文提出了一种无需外部监督学习从单视角图像中学习三维可变形物体类别的方法，该方法基于自编码器，将每个输入图像分解为深度、漫反射、观察角度和光照，通过利用物体对称结构来分解这些组件，推理光照使我们能够利用底层的物体对称性，即使外观不对称，而是
PDF5 years ago
用于高质量单视图 3D 重建的深度隐式表面网络
本文提出了一种新颖的用于单视角图像重构三维模型的方法 ——Deep Implicit Surface Network (DISN), 结合全局和局部图像特征以显著提高预测精度，能够捕捉 3D 形状中的细节，包括孔洞和薄结构等，并且在多类形状
PDF5 years ago