Dual-Stream Conditional Diffusion for Monocular Hand-Held Object Reconstruction
Proposing D-SCo, a novel dual-stream conditional diffusion model for single-view hand-held object reconstruction.
D-SCo: Dual-Stream Conditional Diffusion for Monocular Hand-Held Object Reconstruction
Probabilistic point cloud denoising diffusion model for single-view hand-held object reconstruction.
DreamSat: Fine-tuning Zero123XL with DreamGaussian for Enhanced Single-View 3D Reconstruction of Spacecraft
This paper introduces DreamSat, a novel approach for single-view 3D reconstruction of spacecraft, which leverages a fine-tuned Zero123XL model within the DreamGaussian framework to achieve enhanced accuracy and efficiency in generating high-quality 3D models from single images.
롱테일 멀티뷰 샘플링을 통한 단일 최적 시점 계획과 원샷 시점 계획의 통합
이 연구는 알 수 없는 물체의 고품질 3D 모델을 효율적으로 재구성하기 위해 롱테일 멀티뷰 샘플링을 통해 단일 최적 시점(NBV) 계획과 원샷 시점 계획을 통합하는 새로운 접근 방식을 제안합니다.
Jigsaw++: A Novel Method for Complete Shape Prior Estimation in Object Reassembly Using Retargeted Rectified Flow and Image-to-3D Mapping
Jigsaw++ is a novel method that leverages the power of image-to-3D mapping and rectified flow to estimate complete 3D shape priors from partially assembled objects, thereby enhancing object reassembly tasks.
オブジェクト再構築のための完全な形状事前確率を想像するJigsaw++
Jigsaw++は、部分的に組み立てられたオブジェクトを入力として、完全なオブジェクト形状の事前確率を学習し、より正確な3Dオブジェクト再構築を可能にする新しい手法である。
조각 그림 맞추기++: 객체 재조립을 위한 완전한 형태 사전 형상화
Jigsaw++는 부분적으로 조립된 객체의 입력을 기반으로 완전한 3D 객체 형태를 재구성하는 새로운 방법으로, 특히 객체 재조립 작업에서 누락된 부분이나 부정확한 조립 문제를 해결하는 데 효과적입니다.
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