✍️ 文本生成

📷 CVPR2025 · 2 篇论文解读

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ArtFormer: Controllable Generation of Diverse 3D Articulated Objects

提出ArtFormer框架，通过树结构参数化和条件扩散Shape Prior，从文本/图像描述生成高质量、多样化且运动学关系准确的3D关节物体，在生成质量和多样性上显著超越现有方法。

Dense Match Summarization for Faster Two-view Estimation

本文提出一种稠密匹配摘要方案，通过聚类和代表性匹配选取将10000+稠密匹配压缩为约1%的代表匹配，并用9×9矩阵编码每个簇的几何约束，实现RANSAC鲁棒估计10-100倍加速且精度损失极小。