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跨模态3D形状生成和操作
arXiv.org最近的一篇论文提出了一个2D到3D框架，该框架适用于单一控制模式。它可以灵活地处理各种类型的2D交互，而无需更改架构或重新训练。该框架在每个2D和3D模态的生成模型中构建了一个共享的潜在表示。该表示强制任意潜在代码对应于与每种模态一致的3D模型。对两种有代表性的2D模态(灰度线草图和渲染的彩色图像)进
在没有3D监督的情况下学习3D对象形状和布局
arXiv.org最近的一篇论文提出了一种从单个图像预测复杂场景中的3D对象形状和布局的方法。它在训练期间不使用地面实况形状或布局，多视图图像中的对象轮廓用于学习。预测3D形状的MeshR-CNN增加了一个布局网络，该网络估计每个对象的3D位置。三个数据集的结果展示了可扩展多视图监督的实用性。该方法可扩展到具有许多对象
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