基于扩散图像变形和流估计的语义形状注册:SRIF
原文中文,约400字,阅读约需1分钟。发表于: 。本研究解决了形状注册过程中的语义信息不足问题,提出了一种新颖的SRIF框架,利用扩散模型生成形状之间的中间图像序列,结合动态3D高斯点云重建,实现了高质量的形状对应和语义有效的插值。研究结果显示,SRIF能够在复杂形状对之间取得显著的成效和优势。
Diff3F是一种简单、健壮且与类别无关的特征描述符,用于计算无纹理输入形状。它通过生成深度和法线图来指导条件图像合成,从而在2D上生成特征,并在原始表面上进行提升和聚合。实验证明,Diff3F能够在同构和非同构相关的形状族之间产生可靠的对应关系。