利用深度图生成模型搭建乐高
人工智能
2020-12-22 v1 机器学习
摘要
生成模型现已被用于创建各种高质量的数字产物。然而，其在设计物理对象方面的应用却鲜受关注。在本文中，我们主张以拼装玩具乐高（LEGO）作为开发序列装配生成模型的平台。我们开发了一种基于图结构神经网络的生成模型，该模型能够从人类构建的结构中学习并生成视觉上引人注目的设计。我们的代码发布于：https://github.com/uoguelph-mlrg/GenerativeLEGO。
引用
@article{arxiv.2012.11543,
title = {Building LEGO Using Deep Generative Models of Graphs},
author = {Rylee Thompson and Elahe Ghalebi and Terrance DeVries and Graham W. Taylor},
journal= {arXiv preprint arXiv:2012.11543},
year = {2020}
}
备注
NeurIPS 2020 ML4eng workshop paper