3D-Szenen-Generierung

insight - 3D-Szenen-Generierung

Generierung von 3D-Szenen aus Szenen-Graphen und Selbstaufmerksamkeit

Unser Modell nutzt die Eigenschaften von Selbstaufmerksamkeitsschichten, um hochrangige Beziehungen zwischen Objekten in einer Szene zu erfassen, und verwendet diese als Bausteine für die Generierung von 3D-Szenen aus Szenen-Graphen.

Manipulative und generative 3D-Realisierung aus Bild, Draufsicht und Text

Eine Methode zur Generierung und Kontrolle von 3D-Szenen unter Verwendung von Teilbildern, Layout-Informationen und Textaufforderungen.

Frankenstein: Ein diffusionsbasierter Ansatz zur Erzeugung semantisch-kompositorischer 3D-Szenen in einem einzigen Durchgang

Frankenstein ist ein diffusionsbasierter Rahmen, der in einem einzigen Durchgang semantisch-kompositorische 3D-Szenen erzeugen kann, indem er mehrere getrennte Formen gleichzeitig generiert, von denen jede einer semantisch sinnvollen Komponente entspricht.

Generierung realistischer 3D-Szenen durch skizzenbasierte Wissensanreicherung

Das vorgeschlagene Modell (SEK) generiert maßgeschneiderte, vielfältige und plausible 3D-Szenen, indem es den Entschärfungsprozess mit einer handgezeichneten Skizze der Zielszene und Hinweisen aus einer Objektbeziehungswissensbasis konditioniert.

Generierung großflächiger urbaner Szenen durch semantische Belegungskarten

Ein 3D-Diffusionsmodell, das auf einer Vogelperspektiven-Karte (BEV) basiert, um realistische und detaillierte urbane Szenen mit Geometrie und Semantik in Form einer semantischen Belegungskarte zu generieren.

About

Products | Resources

Insights