Unsupervised Part-Aware Controllable 3D Point Cloud Shape Generation 是2021年10月放在arxiv上的一篇论文
Task
基于组件的形状的生成,使用无监督的方式
Key Idea
利用VAE作为学习框架,在隐空间中进行分解,以无监督的方式学习形状的各个组件之间的关系,达到结构感知的学习结果
方法
输入一个点云的形状,首先经过一个后验(Encoder),然后经过重参数化采样,得到一个全局的隐空间,经过一个线性映射,得到不同part的分解空间,再经过三个不同的映射,分别得到了点云,位姿,图元三个不同的信息,再将上述分解的信息经过拼接,复原为完整的点云信息和图云信息。
参考文献:
[1] Shidi Li, Miaomiao Liu, Christian Walder: EditVAE: Unsupervised Part Aware Controllable 3D Point Cloud Shape Generation. CoRR abs/2110.06679 (2021)