使用合成训练的生成模型对文物 3D 几何进行一对多重建
计算机视觉与模式识别
2024-02-14 v1 人工智能
摘要
使用单张图像估计物体的 3D 形状是一个困难的问题。现代方法基于真实照片在一般物体上取得了良好的结果,但在表现力较弱的表示(如历史草图)上结果较差。我们的自动化方法从描绘中世纪雕像的单张草图生成多种详细的 3D 表示,并可通过多模态输入(如文本提示)进行引导。它仅依赖合成数据进行训练,使其即使在训练样本数量较少的情况下也能适用。我们的解决方案允许领域专家(如策展人)交互式地重建丢失文物的潜在外观。
引用
@article{arxiv.2402.08310,
title = {One-to-many Reconstruction of 3D Geometry of cultural Artifacts using a synthetically trained Generative Model},
author = {Thomas Pöllabauer and Julius Kühn and Jiayi Li and Arjan Kuijper},
journal= {arXiv preprint arXiv:2402.08310},
year = {2024}
}