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Mingrui Zhao
Mingrui Zhao
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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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综述文章详述AI驱动图形学中的4D表示法进展
一篇新的综述文章探讨了快速发展的4D生成与重建领域，重点关注3D几何如何随时间和交互而演变。该文章重点介绍了代表性工作，而非详尽列表，旨在指导读者为特定任务选择和定制合适的4D表示法。它涵盖了NeRFs和3D Gaussian Splatting等流行方法，以及结构化模型和长程运动等较少探索的领域，同时还讨论了大型语言模型和视频基础模型在该领域的作用和局限性。