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FurFun-233
FurFun-233
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新方法使用图补全功能化3D模型
研究人员引入了一项名为“物体功能化”的新任务，旨在将视觉上合理但不可操作的3D模型转换为可物理操作的模型。这是通过将问题表述为使用新的功能图表示的图补全任务来实现的。开发了一个神经图功能化器（GraFu）模型来补全非功能性3D对象的未完成图，然后驱动几何实现阶段添加必要的结构元素和连接器。此过程还可以校正运动数据中的错误，从而产生更具物理合理性的行为。该团队创建了FurFun-233，一个包含233个家具模型的数据库，以支持这项研究。
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新方法将3D模型转化为具有校正运动的功能对象
研究人员推出了一种名为对象功能化的新方法，可将视觉上合理但不可操作的3D模型转变为物理上可操作的模型。该方法将功能化视为一个图补全问题，使用一种新颖的函数图表示法来编码对象部件及其关系。一个名为GraFu的神经网络可以补全不完整的图，以驱动几何实现阶段，添加必要的结构元素，并校正运动数据中的错误。该团队开发了一个名为FurFun-233的新数据集，专门用于家具模型，以训练和评估他们的方法。