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三维扩散模型

一种生成架构,对三维表示应用迭代去噪和降噪过程,从初始随机噪声创建复杂几何结构。

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三维分数匹配

一种训练技术,模型学习预测三维数据概率分布的梯度,从而引导去噪过程生成逼真的三维形状。

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神经辐射场 (NeRF)

一种神经网络,通过学习将空间坐标和视角方向映射到颜色和密度来表示连续的三维场景,可通过扩散过程生成。

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点云扩散

将扩散原理应用于点云的技术,其中噪声被添加到点的三维坐标上,模型学习重建原始几何结构。

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网格扩散

一种生成过程,直接在三维网格上应用扩散,对顶点和连接关系进行操作,以生成拓扑有效且连贯的网格表面。

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三维潜在扩散

一种方法,在较低维度的压缩潜在空间中进行扩散过程,然后解码为完整的三维表示,从而降低计算成本。

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体素扩散

一种生成方法,在三维体素网格上应用扩散,每个体素编码占用率、颜色或材质特征等属性。

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三平面表示

一种紧凑的三维表示技术,在三个正交平面上编码特征,通过插值实现高效重建,并作为三维扩散模型的目标表示。

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3D条件扩散

通过额外的条件(如2D图像、文本或草图)引导的扩散过程,用于控制特定3D形状的生成。

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3D去噪扩散隐式模型(DDIM)

扩散模型的确定性变体,应用于3D生成,可在减少去噪步骤的同时保持生成形状的质量,实现更快的采样。

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3D扩散纹理合成

在形状和外观的联合表示上应用扩散,同时生成3D几何形状和表面纹理的过程。

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3D分类器引导

利用预训练分类器在去噪阶段引导3D扩散过程朝向特定物体类别的技术。

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3D随机微分方程(SDE)

将扩散过程表述为应用于3D数据的连续时间数学形式,为各种三维生成方法提供统一的理论框架。

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3D分层扩散

多尺度方法,扩散首先在3D形状的粗略表示上操作,然后在越来越精细的细节上操作,实现对生成的分层控制。

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3D扩散形状补全

将3D扩散模型应用于补全部分或损坏的形状,通过引导去噪过程推断缺失部分。

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3D交叉注意力

将生成中的3D表示与文本或图像等条件模态关联起来的注意力机制,实现对三维输出的精确控制。

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