各位老师好。最近在学习虚拟筛选，下载到了小分子库的SDF文件，文件是2D的。我用openbabel对其进行转3D...
图1 text-to-2D 生成模型 (左) 和 text-to-3D 生成模型 (右) 在同一文本提示下的输出,即 "A statue of Leonardo DiCaprio's head.”。 为了解决这个问题,论文提出了 X-Dreamer,这是一种用于高质量 text-to-3D 内容创建的新颖方法,可以有效地弥合 text-to-2D 和 text-to-3D 生成之间的领域差距。 X-...
请教问题如上,我用两种方法把sdf文件从2d转成3d后发现坐标发生变化:第一种:把sdf文件用marvin打开加氢以后转成3d的第三种:直接从2d转成3d这两种方法所得到的结果Atomblock一致,但是bondblocd有所变化,不知道是什么原因,现在也不知道哪种方法是对的。ps:第一种方法2d
3D-LDM 使用 SDF(签名距离场)表示 3D 内容的几何信息,并训练扩散模型进行基于文本的生成。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 SD...
为此,我们提出了一种新的方法解决单张 2D 全景图恢复 360 度 3D 全景问题,利用扩散模型的先验知识和单目深度估计器进行合作修补大尺度遮挡区域,并提出了一种新的冲突避免策略,实现了当前最佳的单张全景图恢复 360 度 3D 场景的效果。 ...
前言 本文提出了一种新的方法解决单张 2D 全景图恢复 360 度 3D 全景问题,利用扩散模型的先验知识和单目深度估计器进行合作修补大尺度遮挡区域,并提出了一种新的冲突避免策略,实现了当前最佳的单张全景图恢复 360 度 3D 场景的效果。 欢迎关注公众号CV技术指南,专注于计算机视觉的技术总结、最新技术跟踪、经典论文解...
将DMTET 参数化为 3D 表示。为了增强几何建模的稳定性,本文使用 3D 椭球体作为 DMTET 的初始配置。对于属于四面体网格 的每个顶点 ,本文训练 来预测两个重要的量:SDF 值 和变形偏移量 。为了将 初始化为椭球体,本文采样了均匀分布在椭球体内的 N 个点,并计算相应的 SDF 值 ...
2D SDF拉出一个厚度能表示一个3D场,可以对应一个Cube模型,长宽高可以不相等,“显然”于模型内的任一点都能算出是否属于体积字之内。TMP生成的2D片局部坐标都是在XY平面上的,正面朝向负Z,见下图: 坐标系,顺便看下PointSize 29, Padding 2的汉字效果
初始化为椭球体,本文采样了均匀分布在椭球体内的N个点,并计算相应的 SDF 值 。随后,利用均方误差(MSE)损失来优化 。该优化过程确保 有效地初始化 DMTET,使其类似于 3D 椭球体。MSE 损失的公式如下: 初始化几何图形后,将 DMTET 的几何图形与输入文本提示对齐。具体的操作方法是通过使用差分渲染技术,在给定随机...
隐式表示方法通过定义一个函数(如符号距离函数,SDF)来隐式描述场景的几何形状,常见的有占用场(Occupancy Field)和场景表示函数(如NeRF)。 问题:传统隐式方法虽然在空间存储上更高效,但常常仅建模几何信息,缺乏对场景外观(如颜色、材质等)和光照的联合建模能力,导致渲染效果有限。