研究人员开发了 SeamGen,这是一种新颖的生成模型,旨在自动放置 3D 内容创作中的 UV 接缝。与依赖于逐对象优化或语义代理的先前方法不同,SeamGen 直接从艺术家编写的接缝布局中学习,并使用流匹配生成模型。该系统采用 Mesh Transformer 主干,结合了图注意力机制和自注意力机制,以有效处理网格拓扑和几何特征。这种方法使 SeamGen 能够生成更符合艺术家偏好和生产要求的 UV 布局,从而提供更好的感知质量。 AI
影响 该模型可以通过自动化艺术家面临的复杂且耗时的任务来简化 3D 内容创作流程。
排序理由 该集群包含一篇详细介绍 3D 内容创作中特定任务的新生成模型的研究论文。
- 3D content creation
- arXiv
- computer vision
- Flow Matching for Generative Modeling
- graph attention network
- Mesh Transformer
- pattern recognition
- SeamGen
- self-attention
- Transformer++
- UV seam
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