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利用扩散模型的可靠和可编辑场景
项目说明恢复场景的属性，例如许多计算机视觉和计算机图形应用程序中的形状，材料和照明属性是至关重要的任务。此任务称为逆渲染，它可以启用对象插入[1]，场景重新定义[2]和场景编辑[3]。在学习场景的3D表示方面的最新进展显示出令人印象深刻的新型合成结果，例如NERF [4]和3D高斯裂口[5]。但是，由于场景属性被烘烤到辐射字段中，这些表示不可重复 /可编辑。许多最先进的解决方案[6,7,8]提出了反向渲染管道，使这些3D表示可以编辑。尽管取得了这种进步，但当前的方法通常与铸造阴影，镜头亮点和其他复杂的照明相互作用困难。基于扩散的生成模型[9]已成为一种有希望的视觉生成方法。扩散模型可以更改许多图像方面，例如图像样式[10]或将前景对象融合到背景[11]，重新贴上场景[12]，编辑特定对象的颜色[13]等。这种适应性强调了扩散模型有效地学习和操纵各种内在场景的潜力，包括材料和照明条件，同时维持光真相。它们在编辑任务中的用法会导致灵活的表示形式，从而可以操纵场景属性[14，15]。此实习将着重于开发利用扩散模型的方法来解开和操纵内在的场景属性，包括材料和照明。实习生将探索新颖的方法，以产生完全可编辑且可重新确定的表示形式。特定目标包括：
![arxiv：2411.12168v2 [CS.CV] 2024年11月22日](/simg/g:\will\search\icon\source\0\0e5463a0d0a9c4f6edba8a03501a175064b7dc4a.webp)
arxiv：2411.12168v2 [CS.CV] 2024年11月22日
高斯脱落（GS）[16]，它比以前的方法具有出色的实时小说视图渲染能力和更好的光真逼真的重构。与其他几何表示类似，例如NERF [24]和三角形网格，提出了各种对照机械的编辑GS，例如文本提示[4，5，34，35]和视频先验[20，28]。不幸的是，这些类型的控件设计用于广泛的高级编辑（在新手用户的功能中），而无需对变形进行细粒度的控制。另一方面，已经对更直接，几何编辑进行了一些研究，例如通过基于物理的模拟[37] - 这再次提供了有限的编辑capabilies。提供细粒几何控制的问题在于GS表示，该表示由不同3D高斯的非结构化阵列组成，当时，当散布到2D画布上时，其凝聚力形成视觉效果。这通常会导致不同的gaus -sian之间的全球依赖性 - 改变了一个人的位置，场景的合理性被破坏了。因此，很难提供执行本地编辑的能力，同时保持所得视觉效果的完整性。为了解决这些问题，在这项工作中，我们介绍了第一个草图引导的3D GS变形系统，该系统使用户能够与对象的简单2D草图进行直观的互动，并诱导Gaus-Sians的3D变形。2）Seman-为了实现这一目标，我们提出了几个技术争议：1）几何形式，以确保对所产生的变形受到调节，我们提出了基于基于笼子的变形的GS的新型变形框架，而基于笼子的变形，这反过来又由变形雅各布人[1]。
sgd：街道视图综合与高斯裂纹和扩散先验
为了自主驾驶模拟，早期尝试[8，32，35]部署游戏引擎来渲染图像。它不仅需要耗时的过程来重建虚拟场景，而且还需要以低现实主义的形式产生结果。，用于新型视图Synthesis（NVS）的神经渲染技术，例如神经辐射场（NERF）[21]和3D高斯分裂（3DGS）[14]，用于同步，以使照片现实主义的街道视图进行同步。当前的研究[4、10、20、23、28、39、43、47、48、51、59]主要是街道视图合成中面临的两个挑战：无界场景的重建和染色体对象的建模。尽管已经取得了令人兴奋的进度，但在现有作品中尚未很好地探索评估重建质量的关键问题。众所周知，理想的场景仿真系统应具有高质量的自由视线渲染的能力。目前的作品通常采用从vehicle捕获而在训练阶段却看不见的观点（例如图。1），同时忽略了偏离训练观点的小说观点（例如图。1）。处理这些新颖的观点时，呈现质量的降低明显降低，对现有作品的模糊和伪像，如图1。此问题归因于车辆收集的图像的固有约束视图。训练图像通常沿着车辆的行驶方向捕获，并以车辆的车道为中心。由于车辆的快速行驶速度，框架之间的超偏度有限，因此不允许对现场中的物体进行全面的多视觉观察。因此，可以从稀疏视图中将自动驾驶的街道视图综合任务理解为重建问题。
第1章 - 神经退行性过程和炎症
这是神经或整个神经系统的炎症。它意味着两种类型的免疫细胞：SNC的造血系统和小胶质细胞的淋巴细胞，单核细胞和巨噬细胞。神经炎症破坏了血脑（BHE）屏障，这使造血系统的细胞能够离开血液循环并与侵略部位保持联系。免疫细胞通过合成和释放多种物质（例如补体蛋白质，细胞因子和趋化因子，谷氨酸，白细胞室，一氧化氮，氧基因的反应性种类）来应对侵袭。这些物质对细胞环境具有体积和有害影响。然而，神经炎症的有害或保护作用，通过促和抗炎分子的分泌，仍处于抑制状态。尽管神经炎症对于正常功能和SNC保护至关重要，但人们认为，在某些病理学中，这个问题可以逃脱出任何具有强大的小胶质细胞的控制，并加强产生
通过交互式3D代创建想要的东西
最近进步[20，29，30]中的2D图像结构，以方法为例，例如在广泛的文本图像配对数据集中受过训练的扩散模型（例如，Laion-series [31]），在与文本提示符的一致性图像中取得了显着的前进。尽管取得了成功，但实现对图像产生的精确控制以满足复杂的用户期望仍然是严重的挑战。ControlNET [38]通过在特定条件数据集上进行微调修改Foun-odation-2D扩散模型来解决此问题，从而提供由用户特异性输入引导的微妙控制机制。另一方面，尽管有希望的进展[27，35]，但与2D图像生成中遇到的那些相比，3D对象的生成更为复杂。al-尽管从透视感中观察到了进步，包括直接3D数据集[10，25]上的3D扩散模型，以及将2D扩散率提升到3D复位（例如NERF [21]）通过SDS损失的技术优化[27]，没有完全对生成Ob-Ob-ob-ob-ob-jects的控制。对初始文本提示或2D参考图像的依赖严重限制了发电的可控性，并且通常会导致质量较低。文本提示缺乏准确传达复杂3D设计的特异性；尽管2D参考图像可以告知3D重建，但它们并没有捕获3D结构的完整深度，可能导致各种意外的人类。此外，基于2D图像的个性化缺乏直接3D操纵可以提供的灵活性。这些障碍表明需要采取不同的策略。实现可控制的3D发电的直接想法是将控制网络调整为3D生成。但是，该策略遇到了重大障碍：（i）3D的控制信号本质上更为复杂，这使得与2D范式相比，有条件的3D数据集对构成的3D数据集进行了挑战； （ii）3D域中没有强大的基础模型，例如2D [20]的稳定扩散，阻碍了此时开发微调技术的可能性。结果，我们倾向于