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3D-FUTURE
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新AI方法生成无标签的3D家具编码
研究人员开发了一种新的方法，可以在无需显式标签或姿态标注的情况下生成3D家具模型。通过使用在3D-FUTURE数据集上训练的有限标量量化自编码器，该系统可以提取捕捉类别信息和物体方向的有意义的编码。然而，这些编码在未见过的数据集（如ShapeNet）上的迁移能力取决于家具的形状，类箱体物体的迁移能力优于有机形态。
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新的扩散模型增强了 3D 生成和网格创建
研究人员正在开发使用扩散模型和基于体素的方法进行 3D 生成的新方法。SymTRELLIS 通过在体素潜在空间上学习线性变换来强制 3D 模型中的对称性，从而提高物理可用性。MeshWeaver 使用多级稀疏体素编码器进行自回归网格生成，增强了几何上下文和压缩。离散体素扩散 (DVD) 提供了一个用于生成、评估和编辑稀疏体素的框架，提供了可解释的动态和不确定性估计。MeshFlow 使用 VAE 和 Rectified Flow Tr…