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D-Cubed: 灵巧可塑操作的潜在扩散轨迹优化
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原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文提出了一种新颖的生成静态和关节3D资产的方法，通过3D自解码器框架将学习到的属性嵌入潜在空间，然后通过解码来渲染具有一致性的外观和几何体积表示。该方法在不需要摄像头信息的情况下进行高效训练，并在各种基准数据集和指标上超越同类别替代方法。
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关键要点
- 提出了一种新颖的生成静态和关节3D资产的方法。
- 核心是一个3D自解码器框架，将学习到的属性嵌入潜在空间。
- 通过解码渲染具有一致性的外观和几何体积表示。
- 在不需要摄像头信息的情况下进行高效训练。
- 在各种基准数据集和指标上超越同类别替代方法。
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