生成带语义的 3D 房屋线框
原文中文，约400字，阅读约需1分钟。发表于：。我们使用自回归模型提出了一种生成带有语义增强的三维房屋线框的新方法。与独立处理顶点、边缘和面的传统生成模型不同，我们的方法采用统一的基于线框的表示，以改进学习三维线框结构的一致性。通过根据语义含义重新排序线序列，我们促进了序列生成过程中的无缝语义集成。我们的两阶段技术将基于图像的自动编码器与基于变压器的解码器相结合，学习潜在的几何令牌并生成具有语义感知的线框。通过迭代预测和解码推理过程，我们...
介绍了一种生成带有语义增强的三维房屋线框的新方法，通过统一的基于线框的表示提高了学习三维线框结构的一致性，并通过重新排序线序列促进了无缝语义集成。实验证明该方法在准确性、创新性和语义保真度方面具有优势。
