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MDNF：网格上神经场的多扩散网络
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
该文章介绍了一种基于内在隐性扩散模型的框架，用于在3D形状表面上合成高质量纹理。该方法通过对网格顶点上的离散矢量场编码纹理的隐式表示和学习在表面上的学习隐空间中去噪扩散过程的隐性扩散模型，实现了生成具有较高保真度的纹理。该框架还具有用户控制的编辑功能，如修复缺失和标签引导的生成。该方法具有等变性，能够在局部相似区域之间无缝复现细节，并打开了生成纹理迁移的可能性。
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关键要点
- 介绍了一种基于内在隐性扩散模型的框架，用于在3D形状表面上合成高质量纹理。
- 通过对网格顶点上的离散矢量场编码纹理的隐式表示，实现了生成高保真度的纹理。
- 该方法具有用户控制的编辑功能，如修复缺失和标签引导的生成。
- 框架具有等变性，能够在局部相似区域之间无缝复现细节。
- 该方法为生成纹理迁移提供了可能性。
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