论文发布3D场景生成方法与模型数据集
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论文发布3D场景生成方法与模型数据集
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AI 综述
论文作者发布了一项 3D 场景生成研究,并公开配套的 3drae 模型和 scannet_3drae 数据集。作者称,该方法直接在由 DINOv2、SigLIP2、DA3 等 2D 基础模型导出的高维隐式 3D 隐空间中做扩散建模,并用扩散 Transformer 实现 3D 场景生成。 标题所称“任意 3D 场景仅需 1K Tokens”是该论文的表述,报道未给出独立验证的效果数据。
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最新进展10月19日 04:00
任意 3D 场景仅需 1K Tokens:面向大规模场景生成的 3D 基础表示报道时间线
沿着报道,了解事件的不同侧面。
10月19日
- Hugging Face Daily Papers任意 3D 场景仅需 1K Tokens:面向大规模场景生成的 3D 基础表示
论文提出直接在由 DINOv2、SigLIP2、DA3 等 2D 基础模型导出的高维隐式 3D 隐空间中做扩散建模,并用扩散 Transformer 实现 3D 场景生成。
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还没有足够的连续观测数据,暂不绘制趋势。