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学习自然界中所有动物的3D模型都需要大规模扩展现有的解决方案。考虑到这个最终目标，我们开发了3D-Fauna，这种方法可以学习共同100多种动物物种可变形的3D动物模型。建模动物的一个关键瓶颈是培训数据的有限可用性，我们通过从2D Internet图像中学习模型来克服。我们表明，特定于类别的先验方法未能推广到具有有限的训练图像的稀有物种。我们通过介绍了皮肤模型（SBSM）的语义库来应对这一挑战，该模型（SBSM）通过将几何感应式先验与由现出架子的自我使用的特征提取器相结合，从而自动发现一小部分基本动物形状。为了培训这种模型，我们还贡献了一个新的大型种类的大规模数据集。在推理时，给定任何四足动物的单个图像，我们的模型在几秒钟内以馈送方式重建了铰接的3D网格。
学习Web的3D动物群
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