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Denoising Diffusion Probabilistic Model for Low Bit-Rate Point Cloud Compression
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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），用于低比特率点云压缩。该模型通过PointNet编码器生成条件向量，并利用可学习向量量化器进行量化，显著提高了比特率-失真性能，优于现有技术。
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关键要点
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本研究提出了一种去噪扩散概率模型（DDPM-PCC），用于低比特率点云压缩。
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该模型通过PointNet编码器生成条件向量，利用可学习向量量化器进行量化。
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DDPM-PCC显著提高了比特率-失真性能，优于现有技术。
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实验结果表明，该方法在ShapeNet和ModelNet40数据集上表现更佳。
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