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.
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