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StableNormal：降低扩散变异性以实现稳定且清晰的法线
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原文中文，约500字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文介绍了一种从单个阴影图像中重建形状的多模态分布模型，通过训练一个小型去噪扩散过程生成表面法线场，并根据形状一致性约束进行引导。该模型能产生多稳态形状解释，并对特征性遮挡轮廓较少的物体图像也能产生真实的形状估计。研究为随机3D形状感知提供新的启示。
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关键要点
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本文介绍了一种从单个阴影图像中重建形状的多模态分布模型。
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该模型通过训练小型去噪扩散过程生成表面法线场。
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模型输出的分布能够捕捉连续和离散多样性的数学不确定性。
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模型与人类的多稳态感知经验相一致，能够产生多稳态形状解释。
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模型在多个尺度上逐个补丁地部署，并根据形状一致性约束进行引导。
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该模型对模糊测试图像产生多稳态形状解释，并对特征性遮挡轮廓的物体图像产生真实形状估计。
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研究为随机3D形状感知提供新的启示，可能启发更高效的架构。
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