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MAGVIT-v2
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高斯视频Transformer通过2DGS分词推进视频表示
研究人员开发了高斯视频Transformer（GVT），一个利用前馈式二维高斯泼溅（2DGS）分词方案的创新视频表示框架。该方法通过根据信息内容动态分配渲染权重来增强空间适应性，并通过避免每视频优化来提高泛化能力。GVT还采用高斯集合划分策略来分离静态和动态内容，从而实现更紧凑的表示。在视频重建、动作识别、压缩和生成任务上的评估表明，在重建和压缩方面取得了最先进的性能，在其他领域也取得了有竞争力的结果。
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新的扩散模型增强了 3D 生成和网格创建
研究人员正在开发使用扩散模型和基于体素的方法进行 3D 生成的新方法。SymTRELLIS 通过在体素潜在空间上学习线性变换来强制 3D 模型中的对称性，从而提高物理可用性。MeshWeaver 使用多级稀疏体素编码器进行自回归网格生成，增强了几何上下文和压缩。离散体素扩散 (DVD) 提供了一个用于生成、评估和编辑稀疏体素的框架，提供了可解释的动态和不确定性估计。MeshFlow 使用 VAE 和 Rectified Flow Tr…