第三个节点：geometry_resolution：几何分辨率，值越高，3D 模型越精细，相应的内存的占用也越高。thresho...
同样,Diffusion-SDF 通过体素化(voxelized)的扩散模型构建一个 SDF 自编码器(autoencoder),从文本提示生成体素化的 SDFs。LATTE3D 发展了一个纹理网络(texture network)和一个几何网络(geometry network),分别生成 NeRF 和 SDF,并以文本嵌入作为条件。然后,通过 SDS 损失优化一个 3D 感知的扩散模型。 讨论:与基于...
随后,跨域受控视频扩散模型利用跨域控制器整合多个层次的指导,以实现高质量的人像动画生成。 4.1. Mutually Aligned Geometry Diffusion Model 为了从参考图像中丰富目标姿态的几何信息,作者的目标是从粗略 Level 的姿态骨架过渡到精细的空间几何结构来建立联系。然而,几个挑战随之而来。1) 原始的扩散模型是基于RGB图像进行...
如图 2 所示,我们首先训练一个锚点高斯变分自编码器(Anchor-GS VAE),将复杂的三维信息编码到潜在空间,并解码为三维高斯喷溅(3DGS),从而支持潜在空间内的后续三维生成。随后,我们提出种子点驱动可控生成模块(Seed-Point-Driven Controllable Generation Module),用于从单幅图像生成三维对象。该模块首先生成一组稀疏的表面...
在ICLR 2023 上,南洋理工大学 - 商汤科技联合研究中心 S-Lab 团队提出了首个从二维图像集合中学习高分辨率三维人体生成的方法 EVA3D。得益于 NeRF 提供的可微渲染,近期的三维生成模型已经在静止物体上达到了很惊艳的效果。但是在人体这种更加复杂且可形变的类别上,三维生成依旧有很大的挑战。本文提出了一个高效的组合...
In cases where the morphology is too complex to be described by Voronoi cells, ellipsoids or cylinders, it can still be sensible to simplify the geometry for computational efficiency [50]. Finally, the optimization problem may be solved by a black-box shooting method based on arbitrary ...
The core idea of our approach is a two-stage tailored view- point selection, that first generates the scene layout and ob- jects and then closes remaining holes in the 3D geometry (Section 3.4). We visualize this workflow in Figure 2. For each pose in ...
Grazing Incidence X-ray Photon Correlation Spectroscopy. Photon correlation spectroscopy exper- iments have been performed in grazing-incidence, small angle scattering geometry (GI-XPCS) using partially coherent X-rays at the ID10 beamline of the European Synchrotron Radiation Facility. A Si (111...
总结起来就是:在没有3D数据做监督的前提下,如何把已有的2D生成模型用起来,并根据给定的文本生成想要的3D模型(既要geometry,也要texture) 3. 方法 老规矩,直接贴上Pipeline: pipeline of DreamFusion 可以看到,pipeline还是比较清晰易懂的,可以概括为两大部分:生成(Imagen)+表示(Mip-NeRF)。下面将穿插具体内容详细...
geometry_resolution：几何分辨率，值越高，3D 模型越精细，相应的内存的占用也越高。threshold：这个值不...