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低比特率点云压缩的去噪扩散概率模型
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出了一种去噪扩散概率模型（DDPM-PCC），旨在解决低比特率点云压缩中的高保真重建问题，并降低所需位数。实验结果表明，该方法在ShapeNet和ModelNet40数据集上优于现有技术。
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关键要点
- 本研究提出了一种去噪扩散概率模型（DDPM-PCC）
- 该模型旨在解决低比特率点云压缩中的高保真重建问题
- 现有技术导致压缩所需位数过多
- DDPM-PCC架构利用PointNet编码器生成条件向量
- 通过可学习向量量化器实现量化
- 该方法在较低比特率下保持了质量
- 实验结果显示该方法在ShapeNet和ModelNet40数据集上优于现有技术
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