贝叶斯扩散模型用于 3D 形状重建
原文中文，约400字，阅读约需1分钟。发表于：。Bayesian Diffusion Models (BDM) 通过紧密地将自上而下的（先验）信息与自下而上的（数据驱动）过程通过联合扩散过程有效地进行贝叶斯推断，展现了在 3D 形状重建任务上的有效性。相较于典型的用于配对（监督）数据标签（例如图像点云）数据集训练的深度学习数据驱动方法，我们的 BDM 从单独的标签（例如点云）中引入丰富的先验信息，以改善自下而上的 3D...
贝叶斯扩散模型（BDM）通过结合自上而下和自下而上的过程，有效地进行3D形状重建，利用来自单个标签的丰富先验信息。BDM通过学习的梯度计算网络和耦合扩散过程实现无缝信息融合，超越了标准贝叶斯框架。文章展示了在合成和真实3D形状重建基准测试中的出色结果。
