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.
조각난 부분의 재조립을 통한 완전한 객체 복원을 위한 계산적 해결 방안 연구 동향
본 논문은 조각난 객체를 재조립하여 완전한 객체를 복원하는 문제에 대한 포괄적인 해결 방안을 제시하고, 기존 방법과 최신 기술 동향을 비교 분석합니다. 특히, 딥러닝 기반 접근 방식의 발전과 함께 형상 분할, 형상 매칭, 형상 사전 지식 활용 등 다양한 측면에서 기존 방법의 한계를 극복하고, 3D 객체 복원 분야의 새로운 가능성을 제시합니다.