@zhiwen_fan_: DUSt3R 团队的论文

X AI KOLs Timeline 论文

摘要

DUSt3R 团队的一篇论文提出了用于多视图图像 3D 场景生成的稀疏自回归建模方法,使用了体素对齐的 3D 潜空间与占用感知的掩码自回归 Transformer。

DUSt3R 团队的论文
查看原文
查看缓存全文

缓存时间: 2026/09/06 10:48

Dust3R 团队的论文

Zhenjun Zhao (@zhenjun_zhao): 从多视图图像生成场景的稀疏自回归建模

Thomas Lucas, Maxime Pietrantoni, @WeinzaepfelP, Wonjune Cho, @bardienus, @Vinc3nt_Leroy, @JeromeRevaud

tl;dr:体素对齐的 3D 隐空间 + 占用感知的掩码自回归 Transformer

相似文章

面向3D生成的原生紧凑结构潜变量

Papers with Code Trending

本文介绍了O-Voxel,一种用于3D生成建模的新型稀疏体素表示方法,能够高效处理复杂拓扑和外观,并训练了包含4B参数的大规模流匹配模型,实现了最先进的生成质量。

超越像素:从视频先验到4D世界

Hugging Face Daily Papers

本文介绍了Latent-to-4D,一种直接从视频扩散潜变量生成4D场景的方法,无需跨生成器重新训练,在几何和时间稳定性上优于级联方法。