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来源:网络  发布时间:2025-03-18  点击:

  第二十一章 狻猊,MG真人在线日★★,中国首次向印度尼西亚出口通勤电动车组,

  具体而言,研究者首先训练一个稀疏点云上的 Flow Matching 模型:

  在 ICLR 2025 中,来自南洋理工大学 S-Lab、上海 AI Lab、北京大学以及香港大学的研究者提出的基于 Flow Matching 技术的全新 3D 生成框架 GaussianAnything,针对现有问题引入了一种交互式的点云结构化潜空间★★★,实现了可扩展的★、高质量的 3D 生成,并支持几何-纹理解耦生成与可控编辑能力。

  一是要加强组织领导。各乡镇要成立农村居民最低生活保障制度工作领导小组,政府主要领导担任组长,分管民政工作的领导任副组长,相关单位的主要领导任成员,切实加强对农村低保工作的领导。领导小组下设办公室,抽调工作能力强、业务素质好、责任心强的人员专门负责农村低保工作★★★。要把全面建立和实施农村最低生活保障制度作为一项重大的政治任务,纳入政府工作的重要议事日程,明确任务目标,制定工作措施,加大工作力度,层层抓好落实,做到领导重视、认识到位★、措施具体、责任明确★★★、保障有力★★。各乡镇政府主要领导必须负总责★★、亲自抓,分管领导要随时掌握工作进展,加强指导,加大督促检查力度,对工作中出现的新情况要积极提出解决问题的办法★★★,及时★★、准确地完成摸底调查和审核上报工作★★★,为农村低保工作的顺利开展提供坚强保障。

  在第二阶段,研究者在训练完成的 3D VAE space 上进行 Flow Matching 训练。在使用文本/单目图像作为输入条件时★★,他们均使用 Cross Attention 进行条件信息编码并送入 DiT 框架中进行训练。同时分为两个阶段单独学习几何 (稀疏点云) 和纹理 (点云结构的低维特征)。

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  在大规模 3D 数据集 Objaverse 上,研究者基于 Flow Matching 的 3D 生成模型支持从文本描述直接生成丰富★★,带有细节纹理的高质量 3D 资产,并支持 textured-mesh 的导出。生成过程仅需数秒即可完成。可视化对比结果如下★★★:

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  兰宇时★★,MMLab@NTU博士生★,导师为 Chen Change Loy★★。本科毕业于北京邮电大学★★★,目前主要研究兴趣为基于神经渲染的 3D 生成模型、3D 重建与编辑。

  近年来,以可微渲染和生成模型为核心的神经渲染技术 (Neural Rendering) 取得了快速的进展★★,在新视角合成★、3D 物体生成和编辑上取得了令人满意的效果★★。在统一图片/视频生成的 LDM 框架的基础上★,近期关于原生 (native) 3D diffusion model 的研究也展现了更优的泛化性,更快的生成速度与更好的可编辑性。

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  该方法在 Objaverse 数据集上进行了大规模训练,并在文本★、图像★、点云引导的 3D 生成任务中超越了现有的原生 3D 生成方法★★★。

  尽管 3D 内容生成技术取得了显著进展,现有方法仍在输入格式★★、潜空间设计和输出表示上面临挑战。

  考虑到 3D 内容创作更多采用图片作为参考,本文方法同样支持在给定单目图像条件下实现高质量 3D 生成。相比于多视图生成 + 重建的两阶段方法,本文方案在 3D 生成效果★★、多样性以及 3D 一致性上有更稳定的表现:

  为了解决上述问题,研究者提出基于 Flow Matching 的可控点云结构化隐空间 3D 生成模型 GaussianAnything,支持多模态可控的高效、高质量的 3D 资产生成。

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