简介:

一种通过3D感知递归扩散生成3D模型的框架

功能:

整合多视图图像生成和3D重建为统一框架

通过自条件机制联合训练多视图和重建模块

在去噪过程中使用3D感知图作为条件

递归扩散框架提高几何一致性

实验证明优于现有方法和两阶段分离训练

提供代码和模型,便于研究者和开发者使用

需求人群:

"Ouroboros3D适用于需要从单张图片生成3D模型的研究者和开发者。它通过递归扩散过程,提高了3D重建的质量和一致性,对于计算机视觉、图形学和机器学习领域的专业人士来说,是一个强大的工具。"

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