Die Studie präsentiert UDiFF, ein 3D-Diffusionsmodell zur Erzeugung von ungerichteten Distanzfeldern (UDFs), das in der Lage ist, texturierte 3D-Formen mit offenen Oberflächen aus Textbedingungen oder unbedingt zu generieren.
Der Schlüsselaspekt ist die Erzeugung von UDFs im Spatial-Frequenz-Bereich mit einer optimalen Wavelet-Transformation, die einen kompakten Darstellungsraum für die UDF-Generierung erzeugt. Anstatt eine geeignete Wavelet-Transformation auszuwählen, die aufwendige manuelle Anstrengungen erfordert und immer noch zu großen Informationsverlusten führt, schlagen die Autoren einen datengesteuerten Ansatz vor, um die optimale Wavelet-Transformation für UDFs zu lernen.
Die Evaluierung von UDiFF zeigt Vorteile gegenüber den neuesten Methoden durch numerische und visuelle Vergleiche auf weit verbreiteten Benchmarks. UDiFF kann sowohl offene als auch geschlossene 3D-Formen aus Textbedingungen oder unbedingt erzeugen und gleichzeitig realistische Texturen hinzufügen.
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