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)

标签：Controllable,EditVAE,经过,论文,笔记,Aware,Part,3D
来源： https://blog.csdn.net/baidu_40582876/article/details/122406690