我们通过两个潜在代码生成 3D SDF 和纹理场。我们利用 DMTet 从 SDF 中提取 3D 表面网格,并查询表面点处的纹理场以获取颜色。我们使用在 2D 图像上定义的对抗损失进行训练。
我们通过两个潜在代码生成3DSDF和纹理场。我们利用DMTet从SDF中提取3D表面网格,并查询表面点处的纹理场以获取颜色。我们使用在2D图像上定义的对抗损失进行训练。特别是,我们使用基于光栅化的可微分渲染器来获取RGB图像和轮廓。我们利用两个2D鉴别器,分别在RGB图像和轮廓上,对输入是真实的还是假的进行分类。整个模型是端到端可训练的。
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CSM 3D Viewer提供api、接口和开源软件,将多模态输入和体验转换为数字模拟器,用于人工智能训练和内容创建。我们相信,学习生成世界模型是实现AGI的系统路径,类似于儿童从经验中学习世界的方式。
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