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Pxform
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新方法通过语义部件变换增强3D场景编辑
研究人员开发了新的3D场景编辑方法，超越了当前无需训练的流程。其中一种方法PartFlow利用了一个名为Pxform的新数据集，其中包含超过100,000个配对的编辑示例。该方法从语义部件变换中学习，并将源感知潜在控制注入生成先验中，以提高保真度和保留度。另一种方法TASE将2D语义特征投影到截断感知嵌入空间中，从而实现文本驱动的编辑，并对细节抽象和几何修改进行显式控制。
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新AI方法增强3D形状合成与编辑
研究人员开发了CompoSE，一种使用部件感知控制来合成和编辑3D形状的新方法。该方法利用了扩散Transformer架构，该架构在考虑全局上下文的同时处理各个部件，从而能够进行细粒度的编辑操作，如替换、添加、删除和保持风格的缩放，而无需部件级别的文本提示。同时，另一项研究介绍了用于3D编辑的大型数据集Pxform，以及一个前馈网络PartFlow，该网络利用语义部件变换来实现可扩展的3D内容创建，并达到了最先进的性能。