使任意拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的高質(zhì)量表面生成成為可能。

原標(biāo)題：ECCV 2024收錄！任意拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的高質(zhì)量3D表面生成 | 一作德州農(nóng)工大學(xué)博士生余政銘主講
文章來源：智猩猩GenAI
內(nèi)容字?jǐn)?shù)：2193字

任意拓?fù)涞母哔|(zhì)量3D物體生成技術(shù)的進(jìn)展

近年來，三維表面生成技術(shù)取得了顯著進(jìn)展，但生成具有任意拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的高質(zhì)量表面仍然面臨諸多挑戰(zhàn)。尤其是在細(xì)節(jié)精確性和拓?fù)涠鄻有苑矫妫F(xiàn)有方法往往難以兼顧。為了解決這一問題，德州農(nóng)工大學(xué)的余政銘博士提出了Surf-D，這是一種利用擴(kuò)散模型生成高質(zhì)量表面的創(chuàng)新方法。

1. Surf-D的創(chuàng)新設(shè)計

Surf-D采用了一種新穎的無符號距離場（UDF）表示方法，并結(jié)合基于點的自編碼器，旨在學(xué)習(xí)一個緊湊且連續(xù)的潛在空間。這種設(shè)計有效地平衡了表面表示的全局一致性與局部細(xì)節(jié)的精確性，為生成復(fù)雜拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的高質(zhì)量表面提供了可能。

2. 編碼與解碼過程

在編碼階段，Surf-D利用UDF表示捕捉表面細(xì)節(jié)，并通過自編碼器學(xué)習(xí)表面的潛在特征。這一過程不僅保留了表面的細(xì)節(jié)信息，還增強(qiáng)了表面生成的表示能力。在解碼階段，框架從潛在空間中重構(gòu)出高分辨率的表面，確保了表面的連續(xù)性和細(xì)節(jié)質(zhì)量。

3. 廣泛的實驗驗證

Surf-D在多個數(shù)據(jù)集上進(jìn)行了廣泛的實驗，包括無條件生成、類別條件生成、圖像條件生成和文本到形狀的任務(wù)。實驗結(jié)果表明，Surf-D在生成高質(zhì)量表面方面表現(xiàn)優(yōu)異，能夠生成具有復(fù)雜拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)和豐富細(xì)節(jié)的三維表面，同時保持表面的物理真實性和視覺質(zhì)量。

4. 高效的推理時間

由于Surf-D的高效架構(gòu)，即使在處理更復(fù)雜的表面生成任務(wù)時，其推理時間也能得到有效控制，從而使得Surf-D在實際應(yīng)用中具有較高的實用性。

5. 講座與分享

在即將舉辦的「智猩猩AI新青年講座」中，余政銘博士將分享他的研究成果，講座主題為《任意拓?fù)涞母哔|(zhì)量3D物體生成》。本次講座將深入探討不同3D表征的生成模型及存在的問題，引入UDF表達(dá)任意拓?fù)渑c擴(kuò)散模型結(jié)合的創(chuàng)新思路，以及基于點云的AutoEncoder與Latent Diffusion實現(xiàn)的具體方法。

對于有興趣的朋友，可以報名參與直播，進(jìn)一步了解這一前沿技術(shù)的發(fā)展及應(yīng)用。

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作者簡介：智猩猩旗下公眾號之一，深入關(guān)注大模型與AI智能體，及時搜羅生成式AI技術(shù)產(chǎn)品。