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Large Reconstruction Models
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MILO框架使用大型重建模型进行3D人-物交互
研究人员推出了一种新框架MILO，该框架利用大型重建模型（LRMs）从单个图像中重建详细的3D人-物交互。这种方法利用LRMs提供的几何支架来保留相对排列和邻近线索，从而简化了重建过程。MILO将LRM网格分割为人类和物体组件，将参数化身体模型拟合到人类部分，并可选择性地对齐物体模板。该框架在各种交互场景中展示了强大的重建准确性，并优于现有基准。
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新的HairLRM技术通过大型重建模型推进3D毛发建模
研究人员开发了HairLRM，一种新颖的基于发束的毛发建模技术，解决了传统方法的局限性。通过集成大型重建模型（LRMs）和双方向自编码器，HairLRM有效地解决了毛发几何中的全局遮挡和局部方向性问题。该方法通过解耦复杂的拓扑结构，为毛发重建的准确性和鲁棒性设定了新的基准。