3Dモデリング に関する最新の記事

言語モデルを使って3Dポイントクラウドを効果的に圧縮する新しい方法。

この記事では、複雑な点群を整列させるための独自のアプローチを紹介してるよ。

少ない入力から詳細な3D画像を作成するプロセスを効率化するモデル。

新しい方法で、限られた画像を使って効率的に正確な3Dモデルが作れるようになったよ。

事前にカテゴリーを決めずに3Dオブジェクトをセグメント化する新しい方法。

ShapeSplatデータセットは、ラベル付きのガウスオブジェクトを通じて3D理解を深めるよ。

新しい方法がノイズの多い3Dデータのサンプリングと分析を改善する。

研究によると、三角形を使って等角多角形をドーム型にする条件が明らかになった。

新しいアプローチが、ガウス形状と制御点を使って動的シーンの再構成を強化する。

RMARNを紹介するよ: テキストと3Dデータをつなげる革新的なアプローチ。

新しい方法が、テキストを細かい3Dシーンにスムーズに変換するよ。

SAMeshは、最小限のトレーニングデータで3Dモデルのセグメンテーション精度を向上させるよ。

新しい方法で、3Dシーンにアートスタイルを効率的に適用するのが楽になったよ。

McGridは複雑な3Dモデリングのためのアイソサーフェス抽出を強化するよ。

新しい方法で、カメラの詳細なしで2枚の画像から3Dモデリングができるようになったよ。

新しいアーキテクチャがマルチレゾリューション技術を使って3Dメッシュの高密度予測を改善する。

剪定手法の研究は、3Dニューラルネットワークの効率と精度を向上させる。

新しい手法は、より良い3D再構築精度のためにローカルパターンに焦点を当てている。

TEDRAは、ユーザーがシンプルなテキスト指示を使って3Dアバターを編集できるようにする。

新しい方法で、ガウシアン スプラッティングを使って3Dシーンのスタイル転送が強化されるよ。

3D表面に直接テクスチャを作る新しい方法で、よくある問題を回避する。

Spurfiesは、限られた画像データで正確な3Dモデリングを可能にする。

新しい方法が3Dポイントクラウドの明瞭さと正確さを向上させる。

DCUDF2は、符号なし距離フィールドから形状を抽出する精度を向上させる。

新しい手法が、空中画像からの大規模な3Dモデリングを改善する。

断面から3D形状を作る新しい方法を発見する。

新しいデータセットがロボットの3D環境の理解とナビゲーション能力を向上させる。

新しい方法は、形状と色の情報を組み合わせることで特徴マッチングを強化する。

新しいフレームワークが三角メッシュ上のニューラルフィールドの表現を強化する。

新しい方法で、先進的な動画技術を使って単一の画像からリアルな3D人間モデルを生成することができる。

この研究は、複雑な3Dシーンを理解するためのさまざまなビジュアルモデルを評価してるよ。

GIMDiffusionは、ジオメトリ画像を使ってテキストの説明から3D生成を簡単にするよ。

TCDiffは合成顔の作成を改善して、顔認識をより良くするんだ。

新しい方法LM-Gaussianは、限られた入力画像を使って詳細な3Dモデルを生成するよ。

革新的な方法で、さまざまな用途のために単一の画像から3D人間モデルを作成。

新しい方法が3Dデータの管理を改善しつつ、品質を高く保ってるよ。

画像からの3Dシーン再構築を誤差を減らして改善する新しい方法。

物理を使って3Dシーンを強化する新しいアプローチ。

新しい方法が3Dモデリングの四面体メッシュの質を向上させる。

KRONCは、車両のキーポイントを使ってカメラの位置を素早く推定する方法を提供してるよ。