44 papers
Deze paper introduceert FC-4DFS, een frequentie-gestuurde methode die flexibele en vloeiende 4D gezichtsexpressiesynthese bereikt door een frequentie-gestuurde LSTM-netwerk en een multi-level identiteitsbewust vervormingsnetwerk te combineren met een tijdscoherentieverlies.
Dit paper introduceert LM-4DGAN, een generatief model dat neutrale gezichtslandmarks gebruikt om robuuste 4D-faciaal expressies te synthetiseren die identiteitsonafhankelijk zijn, door middel van een identiteitsdiscriminator, een landmark-autoencoder en een cross-attention-mechanisme.
Dit artikel presenteert een reproduceerbare vergelijking van Clough-Tocher- en Multiquadric-RBF-interpolatiemethoden, waarbij wordt aangetoond dat hoewel ruis leidt tot overfitting, de kubische methode robuuster is en dat het behoud van ruizige metingen essentieel kan zijn voor het modelleren van fysisch betekenisvol procesgedrag in de milieutechniek.
Dit paper introduceert TopGen, een robuust en efficiënt leerframework dat door gelijktijdig structurele lay-outs en kruisvelden te voorspellen, de kwaliteit en bewerkbaarheid van vierkante mesh-generatie aanzienlijk verbetert ten opzichte van bestaande methoden.
TreeON is een nieuw neuronaal raamwerk dat gedetailleerde 3D-boompuntenwolken reconstrueert uit één orthofoto en een hoogtemodel, waarbij synthetische data en een unieke trainingsstrategie worden gebruikt om soortlabels en grondscans overbodig te maken.
Dit paper introduceert LiTo, een nieuwe 3D-latente representatie die objectgeometrie en view-dependent uiterlijk (zoals spiegelreflecties) gezamenlijk modelleert door oppervlakte-lichtveldstokenisatie, waardoor realistische 3D-generatie vanuit een enkele inputafbeelding mogelijk wordt.
Dit artikel presenteert Co-Layout, een nieuw raamwerk dat grote taalmodellen combineert met roostergebaseerde integer-programmering en een grof-naar-fijn optimalisatiestrategie om binneninrichtingen en meubelplaatsing gezamenlijk te optimaliseren op basis van tekstuele prompts.
Dit paper introduceert 'Companion', een artistiek systeem dat een tekenrobot en grote taalmodellen combineert om een interactieve, wederzijdse samenwerking tussen mens en machine te realiseren die visuele verhalen creëert met een unieke esthetische identiteit en professionele tentoonstellingskwaliteit.
Dit artikel onderzoekt hoe de snelle vooruitgang van AI, met name door foundation-modellen en multimodale data, de uitdagingen en kansen voor mens-gecentreerde data-interactie en visualisatie herdefinieert, en pleit voor een nieuwe aanpak die cognitieve principes en betrouwbaarheid centraal stelt in plaats van alleen efficiëntie.
In dit paper presenteren de auteurs Icarus, een all-weather hemelmodel dat via deep learning full dynamic range omgevingenkaarten genereert met ongeëvenaarde nauwkeurigheid, fotorealisme en controle over zon- en wolkenformaties voor Image Based Lighting.
PixARMesh is een autoregressieve methode die vanuit één RGB-afbeelding complete, artistiek bruikbare 3D-interieurscènes reconstrueert door objectindeling en geometrie direct in een unifyd model te voorspellen, zonder afhankelijkheid van impliciete afstandsvelden of latere optimalisatie.
Dit paper introduceert FontUse, een data-gedreven aanpak die een groot, geannoteerd typografiedataset gebruikt om bestaande tekst-naar-beeldmodellen te finetunen, waardoor ze teksten in afbeeldingen consistent kunnen genereren op basis van specifieke lettertypestijlen en gebruiksscenario's.
Deze paper introduceert PSIVG, een nieuw raamwerk dat een fysieke simulator integreert in het video-generatieproces om AI-gegenereerde video's fysiek consistent te maken, zoals correcte zwaartekracht en botsingen, terwijl de visuele kwaliteit behouden blijft.
LayoutDreamer is een framework dat 3D Gaussian Splatting en fysica-gestuurde energie combineert om tekstgestuurde, fysiek realistische en goed controleerbare composities van 3D-scènes te genereren, waarmee het de huidige state-of-the-art prestaties verbetert.
Dit paper introduceert altiro3D, een gratis bibliotheek die vanuit één afbeelding of video realistische 3D-ervaringen en lichtveld-inhoud genereert door diepteanalyse, inpainting en een 'Fast'-projectie-algoritme te combineren voor het creëren van meervoudige gezichtspunten.
Deze paper introduceert NeuralRemaster, een model-onafhankelijke methode die de fase van beelden behoudt tijdens het diffuusieproces om structureel consistente en ruimtelijk uitgelijnde generaties mogelijk te maken voor taken zoals herrendering en simulatie-naar-realiteit verbetering.
Dit paper introduceert "Gaussian Wardrobe", een nieuw framework dat composiete 3D-Gaussian-avatars creëert door kledinglagen te ontkoppelen van het lichaam, waardoor fotorealistische dynamiek en vrij overdraagbare virtuele pasproeven voor verschillende personen mogelijk worden.
GloSplat is een framework dat tijdens het trainen van 3D Gaussian Splatting een gezamenlijke optimalisatie van pose en uiterlijk uitvoert door expliciete SfM-kenmerksporen als eerste-class entiteiten te behouden, wat leidt tot snellere en nauwkeurigere 3D-reconstructie dan bestaande methoden.
Deze paper introduceert een nieuwe camera-modellering met een schrijnkingsparameter die de stabiliteit van orthografische projectie combineert met het effect van perspectiefvervorming, waardoor monocular 3DMM-regressiemethoden effectiever worden voor close-up beelden, zoals die van head-mounted camera's.
Deze paper introduceert een compacte en efficiënte 5D-spaciale en directionele hash-encoding die een hiërarchisch geodeetisch rooster gebruikt om richtingen te coderen, waardoor vervormingen worden vermeden en de prestaties in neurale padgeleiding aanzienlijk worden verbeterd.