Coupled Neural Shape

新框架实现类别无关的3D形状编辑

研究人员开发了CNS-Edit++，一个用于以类别无关方式编辑3D形状的框架。该方法利用耦合神经形状表示，结合用于语义理解的全局潜在代码和用于空间操作的3D神经特征体。优化过程允许进行各种编辑操作，如复制、调整大小、删除、混合和拖动形状的部件，同时通过KV缓存替换和潜在特征正则化来保留未受影响的区域。评估表明，CNS-Edit++在不同3D生成模型上的表现优于现有解决方案。