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Guidance Network
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EgoGVAE 从头部姿态数据重建全身网格
研究人员开发了 EgoGVAE，一种从头部姿态数据重建全身网格的新方法，这对于使用头戴式设备和智能眼镜的应用至关重要。与计算成本高昂的先前基于扩散的迭代方法不同，EgoGVAE 利用引导式变分自编码器和头部到运动网络。这种方法强制执行相似的潜在分布，能够快速进行单步采样以获得自然的全身姿态表示，在基准数据集上的推理速度比现有技术快 50 倍以上。
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新框架推动真实文本到LiDAR场景生成
研究人员开发了两个新的真实LiDAR场景生成框架，以解决当前文本到LiDAR生成能力的局限性。T2LDM++利用自条件表示引导机制来改进对象细节和可控性，并在超过100,000个文本-LiDAR样本上进行了训练。另一方面，LaGen是第一个专为逐帧、交互式LiDAR场景生成设计的自回归框架，能够使用边界框信息生成高保真4D场景，并减轻长序列中的误差累积。