本综述(Diffusion Models: A Comprehensive Survey of Methods and Applications)来自加州大学&Google Research的Ming-Hsuan Yang、斯坦福大学(OpenAI)的Yang Song(Score SDE一作)、北京大学崔斌实验室以及CMU、UCLA、蒙特利尔Mila研究院等众研究团队,首次对现有的扩散生成模型(diffusion model)进行了全面的总结分析,从diffus...
《Diffusion probabilistic models for 3d point cloud generation》是一项关于基于扩散的三维视觉任务的早期工作。在非平衡热力学的激励下,这项工作将点云中的点类比为热力学系统中的粒子,并在点云生成中采用了扩散过程,从而获得了具有竞争力的性能。 PVD是一项同时进行的基于扩散的点云生成工作,但在没有附加形状编码...
1定义Diffusion Model是一种生成模型，通过模拟物理扩散过程来逐步生成数据。生成过程直观、可控计算复杂度...
To address this issue, we propose a decomposed latent diffusion model that separately captures consistency information and offset information in the latent space with feature decoupling. To learn effective consistency information, the consistency constraint among different point clouds with a shape is ...
4.1.3 3D 视觉 《Diffusion probabilistic models for 3d point cloud generation》是一项关于基于扩散的三维视觉任务的早期工作。在非平衡热力学的激励下,这项工作将点云中的点类比为热力学系统中的粒子,并在点云生成中采用了扩散过程,从而获得了具有竞争力的性能。
《Diffusion probabilistic models for 3d point cloud generation》是一项关于基于扩散的三维视觉任务的早期工作。在非平衡热力学的激励下,这项工作将点云中的点类比为热力学系统中的粒子,并在点云生成中采用了扩散过程,从而获得了具有竞争力的性能。 PVD是一项同时进行的基于扩散的点云生成工作,但在没有附加形状编码...
[1] Point cloud diffusion for 3D model synthesis, https://github.com/openai/point-e [2]Point-E demo: text to 3D, https://huggingface.co/spaces/openai/point-e [3] GLIDE: a diffusion-based text-conditional image synthesis model, https://github.com/openai/glide-text2im ...
Diffusion Probabilistic Models for 3D Point Cloud GenerationShitong Luo, Wei Hu*Wangxuan Institute of Computer TechnologyPeking University{luost, forhuwei}@pku.edu.cnAbstractWe present a probabilistic model for point cloud gen-eration, which is fundamental for various 3D vision taskssuch as shape ...
[1] Point cloud diffusion for 3D model synthesis, https://github.com/openai/point-e [2]Point-E demo: text to 3D, https://huggingface.co/spaces/openai/point-e [3] GLIDE: a diffusion-based text-conditional image synthesis model, https://github.com/openai/glide-text2im ...
[Diffusion生成点云,开源]OpenAI开源大招Point-E,通过文本生成3D point cloud的方法,快速有效地生成多样化复杂的3D模型 04:21 [Diffusion进展,文本转视频]新加坡国立大学、腾讯ARC实验室提出Tune-A-Video,使用文本生成图片模型One-Shot精调至视频,效果很棒