Arxiv hàng ngày

Đây là trang tổng hợp các bài báo về trí tuệ nhân tạo được xuất bản trên toàn thế giới.
Trang này sử dụng Google Gemini để tóm tắt nội dung và hoạt động phi lợi nhuận.
Bản quyền của các bài báo thuộc về tác giả và tổ chức liên quan; khi chia sẻ, chỉ cần ghi rõ nguồn.

SSGaussian: Chuyển đổi phong cách 3D có nhận thức về ngữ nghĩa và bảo toàn cấu trúc

Created by
  • Haebom

Tác giả

Jimin Xu, Bosheng Qin, Tao Jin, Chu Triệu, Zhenhui Ye, Jun Yu, Fei Wu

Phác thảo

Bài báo này đề xuất một quy trình chuyển đổi phong cách 3D mới tận dụng kiến ​​thức từ các mô hình khuếch tán 2D được đào tạo trước để giải quyết những thách thức của các phương pháp chuyển đổi phong cách 3D hiện có, vốn gặp khó khăn trong việc trích xuất và chuyển đổi hiệu quả ngữ nghĩa phong cách đa chiều và gặp phải sự mơ hồ về cấu trúc trong ứng dụng phong cách kết quả, khiến việc nhận dạng đối tượng trở nên khó khăn. Quy trình này bao gồm hai bước: tạo ra các bản kết xuất cách điệu của các góc nhìn chủ đạo và sau đó chuyển chúng sang biểu diễn 3D. Cụ thể, căn chỉnh phong cách chéo cho phép tương tác đối tượng trên nhiều góc nhìn chủ đạo, và chuyển đổi phong cách ở cấp độ thể hiện chuyển đổi hiệu quả tính nhất quán giữa các góc nhìn chủ đạo cách điệu sang biểu diễn 3D, mang lại kết quả phong cách nhất quán về mặt cấu trúc và trực quan. Kết quả thử nghiệm trên nhiều cảnh khác nhau chứng minh rằng phương pháp được đề xuất vượt trội hơn các phương pháp tiên tiến hiện có.

Takeaways, Limitations

Takeaways:
Chúng tôi trình bày một quy trình mới có thể giải quyết hiệu quả vấn đề chuyển giao phong cách 3D bằng cách tận dụng mô hình khuếch tán 2D đã được đào tạo trước.
Kỹ thuật căn chỉnh kiểu xem chéo và chuyển đổi kiểu ở cấp độ thể hiện đồng thời cải thiện độ trung thực của kiểu và tính nhất quán ở cấp độ thể hiện.
Nó cho thấy hiệu suất vượt trội hơn so với các phương pháp hiện có trong nhiều bối cảnh khác nhau (môi trường phía trước, 360 độ, v.v.).
Limitations:
Do phụ thuộc nhiều vào mô hình khuếch tán 2D nên chất lượng kết quả chuyển giao kiểu 3D có thể bị ảnh hưởng bởi hiệu suất của mô hình khuếch tán 2D.
Chi phí tính toán có thể cao (mặc dù không được nêu rõ, điều này được dự đoán do tính phức tạp của mô hình khuếch tán 2D và xử lý biểu diễn 3D Limitations)
Cần nghiên cứu thêm để xác định hiệu suất tổng quát của phương pháp đề xuất. (Mặc dù không được nêu rõ, nhưng dự kiến ​​sẽ cần nghiên cứu thêm, vì hiệu suất vượt trội trên một tập dữ liệu cụ thể không đảm bảo hiệu suất vượt trội trên tất cả các tập dữ liệu.)
👍