본 연구는 저해상도 점군으로 효율적으로 학습하면서도 고해상도 점군을 생성할 수 있는 해상도 독립적 점군 확산 모델을 제안한다.
NeuSDFusion은 2D 평면 표현을 활용하여 3D 형상을 효과적으로 모델링하고, 공간적 일관성을 유지하면서 고품질의 다양한 3D 형상을 생성할 수 있는 새로운 프레임워크를 제안한다.
부품 간 관계와 6자유도 포즈를 예측하여 현실적인 3D 형상을 효율적으로 조립하는 방법을 제안한다.
Surf-D는 부호 없는 거리 필드(UDF)를 사용하여 임의 토폴로지의 고품질 3D 형상을 생성하는 새로운 방법입니다. 점 기반 오토인코더와 커리큘럼 학습 전략을 통해 효과적이고 효율적으로 다양한 표면을 학습하고, 이를 바탕으로 확산 모델을 통해 고품질의 3D 형상을 생성합니다.