在重建阶段完成后,PUGS利用视觉语言模型(VLM)进行零样本物理属性预测。 NeRF2Physics采用两阶段的方法来进行物理属性预测。 它首先通过VLM来从物体的图像预测物体的文本描述,然后将该文本描述输入给LLM来预测材质和物理属性。 与NeRF2Physics不同,PUGS直接使用VLM对多视角图像中的某一张进行材质和物理属性预测,避免了图...
在重建阶段完成后,PUGS利用视觉语言模型(VLM)进行零样本物理属性预测。 NeRF2Physics采用两阶段的方法来进行物理属性预测。 它首先通过VLM来从物体的图像预测物体的文本描述,然后将该文本描述输入给LLM来预测材质和物理属性。 与NeRF2Physics不同,PUGS直接使用VLM对多视角图像中的某一张进行材质和物理属性预测,避免了图...
首先根据按规则采样的pose来移动 movelable object 的TSDF来检验物理上是否合理,排除掉那些跟其他物体发生碰撞且底下没有支撑物体的pose,这样就减少了很多不合理的pose,将剩下的pose结合前后景来渲染NeRF,获得渲染后的image,用CLIP来对这些images跟 goal caption之间的相似度,我们还将这个相似度分数除以images与normalisin...
下一步就是通过将SDS与为该3D生成任务定制的NeRF变体相结合,DreamFusion可以为一组不同的用户提供的文本提示生成了高保真的连贯的3D物体和场景。 文章中采用的预训练扩散模型为Imagen,并且只使用分辨率为64×64的基础模型,并按原样使用这个预训练的模型,不做任何修改。 然后用随机权重初始化一个类似于NeRF的模型,从...
NeRF2Physics采用两阶段的方法来进行物理属性预测。 它首先通过VLM来从物体的图像预测物体的文本描述,然后将该文本描述输入给LLM来预测材质和物理属性。 与NeRF2Physics不同,PUGS直接使用VLM对多视角图像中的某一张进行材质和物理属性预测,避免了图像到文本转换过程中的信息丢失。
NeRF2Physics采用两阶段的方法来进行物理属性预测。 它首先通过VLM来从物体的图像预测物体的文本描述,然后将该文本描述输入给LLM来预测材质和物理属性。 与NeRF2Physics不同,PUGS直接使用VLM对多视角图像中的某一张进行材质和物理属性预测,避免了图像到文本转换过程中的信息丢失。
NeRF2Physics 采用两阶段的方法来进行物理属性预测。 它首先通过 VLM 来从物体的图像预测物体的文本描述,然后将该文本描述输入给 LLM 来预测材质和物理属性。 与NeRF2Physics 不同,PUGS 直接使用 VLM 对多视角图像中的某一张进行材质和物理属性预测,避免了图像到文本转换过程中的信息丢失。
NeRF2Physics采用两阶段的方法来进行物理属性预测。 它首先通过VLM来从物体的图像预测物体的文本描述,然后将该文本描述输入给LLM来预测材质和物理属性。 与NeRF2Physics不同,PUGS直接使用VLM对多视角图像中的某一张进行材质和物理属性预测,避免了图像到文本转换过程中的信息丢失。
最近Google研究员另辟蹊径,提出一个新模型DreamFusion,先使用一个预训练2D扩散模型基于文本提示生成一张二维图像,然后引入一个基于概率密度蒸馏的损失函数,通过梯度下降法优化一个随机初始化的神经辐射场NeRF模型。 论文链接:https://arxiv.org/abs/2209.14988 ...
下一步就是通过将SDS与为该3D生成任务定制的NeRF变体相结合,DreamFusion可以为一组不同的用户提供的文本提示生成了高保真的连贯的3D物体和场景。 文章中采用的预训练扩散模型为Imagen,并且只使用分辨率为64×64的基础模型,并按原样使用这个预训练的模型,不做任何修改。