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当Diffusion进入现实:生成式3d模型理论与实践
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当Diffusion进入现实:生成式3d模型理论与实践 第1章 三维生成与重建综述 1.1 渲染与反渲染技术 参考论文:[2401.17807] Advances in 3D Generation: A Survey (arxiv.org) 1.2 三维模型表示技术 显式几何表示:点云、面片和分层深度图 隐式几何表示:神经辐射场,有向距离场 混合的几何表示形式:体素网格、三平面映射 1.3 三维生成技术 基于前馈网络的生成 基于对抗式生成网络(GAN)的模型生成 基于变分自编码器(VAE)的模型生成 基于扩散模型的生成技术 基于优化过程的模型生成技术:分数蒸馏过程(SDS) 将任务推动到大规模数据集上:大规模重建模型框架 1.4 常用数据集与组织形式 3d数据集:Objaverse (allenai.org) 多角度图片数据:MVImgNet (cuhk.edu.cn) 从视频建立数据:利用ffmpeg和colmap 第2章 高斯喷溅技术 2.1 高斯喷溅原理基础 参考论文arxiv.org/pdf/2308.04079.pdf 前向过程与后向过程:Nerf和Gaussian splatting的对比 高斯喷溅任务流程梳理 2.2 从图片建立高斯喷溅 高斯喷溅流程模块讲解 使用colmap组织数据集 读取点云并创建高斯喷溅模型 点云后处理 2.3 从高斯喷溅渲染得到图片 参数化过程 损失函数处理过程 误差反向传播推导 2.4 优化技术 高斯喷溅过程中存在的问题 密度控制:当局部梯度存在问题时的处理 高斯球分裂 高斯球合并 高斯球剪枝 第3章 3d生成技术初探 3.1 DreamFusion pipeline 解析 DreamFusion本地化部署 dreamfusion思路讲解 dreamfusion主要代码模块分析 3.2 基于文字的3d生成技术 数据处理 图像扩散过程 分数蒸馏过程 改进的分数蒸馏变种 3.3 常用损失函数 基于相似度的衡量方法 结构控制与特征 LPIPS损失函数的推导 3.4 基于图像的改进方法 使用新视角合成作为前驱的方法 在大规模数据集上展开训练的方法
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