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DeepSDF
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StyleFields架构实现了可控的三维形状重建和编辑
研究人员推出了一种新颖的基于DeepSDF的架构StyleFields，专为高保真三维形状重建和编辑而设计。该方法通过使用深度感知调制和多级自适应实例归一化，可以结合一个对象的粗糙结构元素和另一个对象的精细细节。StyleFields实现了内容-风格解耦，无需部件标签或对抗性训练，展示了忠实的重建和令人信服的跨实例混合。展示的一个实际应用是使用学习到的代理拖拽预测器来优化重建的汽车模型以实现汽车空气动力学。
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PhyloSDF: 谱系条件下的残差流匹配3D颅骨形态神经生成
研究人员开发了PhyloSDF，一种新颖的神经生成模型，旨在创建3D生物形态，特别关注颅骨结构。该模型集成了DeepSDF自动解码器和谱系一致性损失，以确保生成的形状与进化关系一致。它利用了残差条件流匹配架构，能够从有限的数据（例如每个物种约四个样本）生成新的网格。PhyloSDF在达尔文雀上进行了测试，证明了其生成生物学上合理的祖先颅骨重建的能力，并在保真度和形态计量准确性方面优于其他生成方法。