pix2gestalt

pix2gestalt是一个用于零镜像分割的框架,通过学习估计部分可见对象的整体形状和外观。利用大规模扩散模型,并将它们的表示转移到这一任务,学习用于在具有挑战性的零镜像情况下重建整个对象的条件扩散模型,包括打破自然和物理先验的艺术等例子。我们使用合成策划的数据集作为训练数据,其中包含遮挡对象及其完整对应物。实验证明,我们的方法在已建立的基准测试上优于监督基线。此外,我们的模型还可用于显著改善现有对象识别和三维重建方法在存在遮挡的情况下的性能。

需求人群:

"适用于需要处理部分遮挡对象的图像处理任务,可用于改善对象识别和三维重建方法的性能。"

使用场景示例:

用于艺术品图像的零镜像分割

改善医学图像中遮挡对象的识别

应用于无人驾驶汽车中的环境感知

产品特色:

零镜像分割

形状和外观估计

条件扩散模型

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