FrePolad：用于点云生成的频率校正点潜在扩散
计算机视觉与模式识别
2024-07-15 v2
摘要
我们提出 FrePolad：频率校正点潜在扩散，一种将点云生成流程中变分自编码器（VAE）与去噪扩散概率模型（DDPM）在潜在分布上相集成的点云生成方法。FrePolad 在生成任务中同时实现高质量、多样性与点云基数灵活性，并保持高计算效率。生成质量与多样性的提升通过以下方式实现：（1）一种经由球谐函数设计的新型频率校正，旨在保留高频内容的同时学习点云分布；（2）一个潜在 DDPM 以学习正则化而复杂的潜在分布。此外，FrePolad 通过将点的采样表述为潜在形状分布上的条件分布，支持可变点云基数。最后，VAE 编码的低维潜在空间有助于 FrePolad 快速且可扩展的采样。我们的定量与定性结果表明 FrePolad 在质量、多样性与计算效率方面达到最先进性能。项目主页：https://chenliang-zhou.github.io/FrePolad/。
引用
@article{arxiv.2311.12090,
title = {FrePolad: Frequency-Rectified Point Latent Diffusion for Point Cloud Generation},
author = {Chenliang Zhou and Fangcheng Zhong and Param Hanji and Zhilin Guo and Kyle Fogarty and Alejandro Sztrajman and Hongyun Gao and Cengiz Oztireli},
journal= {arXiv preprint arXiv:2311.12090},
year = {2024}
}