贝叶斯扩散模型用于 3D 形状重建
原文约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 重建。与标准的贝叶斯框架要求显式的先验和似然不同，BDM 通过学习到的梯度计算网络通过耦合扩散过程实现无缝信息融合。我们在合成和真实的 3D 形状重建基准测试中展示了最先进的结果。
Bayesian Diffusion Models (BDM) effectively combine top-down and bottom-up processes for 3D shape reconstruction by incorporating rich prior information from individual labels. BDM achieves seamless information fusion through a learned gradient computation network and coupled diffusion processes, surpassing standard Bayesian frameworks. The article showcases impressive results in synthetic and real 3D shape reconstruction benchmarks.
