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本文提出了一种基于点扩散和精化的点云补全范式,通过条件生成网络生成粗糙补全,精修网络改进点云质量,并开发了新的双向路径架构。实验证明该方法在点云完成方面优于以往方法。

通过梯度匹配进行损失蒸馏以实现加权切弗距离的点云补全

BriefGPT - AI 论文速递
BriefGPT - AI 论文速递 · 2024-09-10T00:00:00Z

本文提出了一种基于点扩散和精化的点云补全范式,通过条件生成网络生成粗糙补全,精修网络改进点云质量,并开发了新的双向路径架构。实验证明该方法在点云完成方面优于以往方法。

扩散-占用:通过占用扩散进行三维点云补全

BriefGPT - AI 论文速递
BriefGPT - AI 论文速递 · 2024-08-27T00:00:00Z

本文提出了一种基于点扩散和精化的点云补全范式,通过条件生成网络生成粗糙补全,精修网络改进点云质量,并开发了新的双向路径架构。实验证明该方法在点云完成方面优于以往方法。

高效且可扩展的稀疏点体素扩散模型点云生成

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BriefGPT - AI 论文速递 · 2024-08-12T00:00:00Z

本文提出了一种基于点扩散和精化的点云补全范式,使用条件生成网络生成粗糙补全,精修网络改进点云质量,并开发了新的双向路径架构。实验证明该方法在点云完成方面优于以往方法。精细网络加速 DDPM 生成过程50倍,不影响性能。

CCD-3DR: 单图像三维重建中的一致条件限制扩散

BriefGPT - AI 论文速递
BriefGPT - AI 论文速递 · 2023-08-15T00:00:00Z

本文介绍了一种基于点扩散和精化的点云补全方法,使用条件生成网络生成粗糙补全,并通过精修网络改进点云质量。同时,提出了一种新的双向路径架构,能够从部分观察到的点云中提取特征并操纵点的空间位置,以获得光滑的表面和清晰的细节。该方法在点云补全方面优于以往的方法,并且通过精细网络的帮助下,可以加速 DDPM 的生成过程50倍,而不影响性能。

DiffCR: 光学卫星图像快速去云条件扩散框架

BriefGPT - AI 论文速递
BriefGPT - AI 论文速递 · 2023-08-08T00:00:00Z
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