O²-Recon
清华大学提出三维重建的新方法:O²-Recon,用2D扩散模型补全残缺的3D物体
在计算机视觉中,物体级别的三维表面重建技术面临诸多挑战。与场景级别的重建技术不同,物体级别的三维重建需要为场景中的每个物体给出独立的三维表示,以支持细粒度的场景建模和理解。这对 AR/VR/MR 以及机器人相关的应用具有重要意义。许多现有方法利用三维生成模型的隐空间来完成物体级别的三维重建,这些方法用隐空间的编码向量来表示物体形状,并将重建任务建模成对物体位姿和形状编码的联合估计。得益于生成模型隐空间的优秀性质,这些方法可以重建出完整的物体形状,但仅限于特定类别物体的三维重建,如桌子或椅子。即使在这些类别中,这类方
12/29/2023 11:14:00 AM
机器之心
- 1
资讯热榜
标签云
人工智能
OpenAI
AIGC
AI
ChatGPT
AI绘画
DeepSeek
数据
机器人
谷歌
大模型
Midjourney
智能
模型
用户
学习
GPT
开源
微软
AI创作
图像
Meta
技术
论文
Stable Diffusion
马斯克
算法
生成式
蛋白质
芯片
Gemini
代码
神经网络
计算
腾讯
研究
Sora
AI设计
3D
开发者
英伟达
GPU
AI for Science
机器学习
场景
预测
华为
伟达
Transformer
Anthropic
模态
深度学习
百度
驾驶
AI视频
文本
苹果
搜索
神器推荐
算力
LLaMA
Copilot
安全
科技
xAI
视频生成
应用
字节跳动
干货合集
2024
人形机器人
具身智能
特斯拉
视觉
亚马逊
语音
大语言模型
Claude
AGI
AI应用场景