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【计算机图形学】AdaAfford: Learning to Adapt Manipulation Affordance for 3D Articulated Objects via Few-shot

论文全称:AdaAfford:LearningtoAdaptManipulationAffordancefor3DArticulatedObjectsviaFew-shotInteractions文章目录1.为什么做这件事&做了件什么事2.介绍3.相关工作3Dshapes中的视觉affordance通过少量交互的快速适应4.问题定义5.方法5.1测试推理过程的简述5.2输入编码器5.3AAP5.4AIP5.5训练与损失5.6对第5章内容的个人小结6.实验6.1Baseline和评估指标6.2结果与分析7.总结和限制8.slide参考1.为什么做这件事&做了件什么事与如橱柜、门、水龙头等三维铰接

Farm3D- Learning Articulated 3D Animals by Distilling 2D Diffusion论文笔记

Farm3D:LearningArticulated3DAnimalsbyDistilling2DDiffusion1.Introduction最近的研究DreamFusion表明,可以通过text-imagegenerator提取高质量的三维模型,尽管该生成模型并未经过三维训练,但它仍然包含足够的信息以恢复三维形状。在本文中,展示了通过文本-图像生成模型可以获取更多信息,并获得关节模型化的三维对象类别。也就是说,我们的目标不是提取单个的三维单元(DreamFusion),而是一个整个关节三维对象类别的统计模型(例如:牛,羊,马),能够通过单个图像(真实或合成)重建一个可动的三维单元,可以轻松