无限点的3D生成中的Atlas高斯扩散
发表于: 。本研究解决了潜在扩散模型在3D生成中缺乏高保真和高效表示的问题。提出的Atlas高斯是一种新的表示方法,通过将形状表示为局部补丁的联合,能够以学习函数解码3D高斯点。实验证明,该方法在3D生成质量上优于现有技术,具有理论上的无限生成潜力。
本研究解决了潜在扩散模型在3D生成中缺乏高保真和高效表示的问题。提出的Atlas高斯是一种新的表示方法,通过将形状表示为局部补丁的联合,能够以学习函数解码3D高斯点。实验证明,该方法在3D生成质量上优于现有技术,具有理论上的无限生成潜力。