PuzzleFusion++: 通过去噪与验证实现自动凝聚式三维碎片组装
计算机视觉与模式识别
2025-02-24 v2
摘要
本文提出了一种新颖的“自动凝聚式”三维碎片组装方法PuzzleFusion++，类似于人类解决具有挑战性的空间拼图的方式。该方法从单个碎片开始，1) 将碎片对齐并合并成更大的组，类似于凝聚聚类，2) 迭代重复该过程以完成组装，类似于自回归方法。具体来说，扩散模型同时去噪碎片的六自由度对齐参数，而Transformer模型验证并合并成对对齐为更大的对齐，该过程迭代重复。在Breaking Bad数据集上的大量实验表明，PuzzleFusion++在所有指标上均显著优于所有其他最先进技术，特别是在部分精度上超过10%，在Chamfer距离上超过50%。代码将在我们的项目页面提供：https://puzzlefusion-plusplus.github.io。
引用
@article{arxiv.2406.00259,
title = {PuzzleFusion++: Auto-agglomerative 3D Fracture Assembly by Denoise and Verify},
author = {Zhengqing Wang and Jiacheng Chen and Yasutaka Furukawa},
journal= {arXiv preprint arXiv:2406.00259},
year = {2025}
}
备注
Project page: https://puzzlefusion-plusplus.github.io