摘要
本发明公布了一种基于多尺度自回归模型的三维模型生成方法及系统,包括三维形状表达模块、基于窗口注意力机制的高效自回归模型构建模块、三维模型生成模块;建立基于八叉树的多尺度二元序列化三维形状表达,构建基于八叉树的二元向量量化变分自动编码器;构建基于窗口注意力机制的高效自回归模型,使用基于八叉树的Transformer模型和层次感知的掩码机制,设计三维旋转位置编码和多Token预测策略;训练自回归模型,对得到的二元编码序列进行预测;使用训练好的自回归模型和基于八叉树的二元向量量化变分自动编码器生成三维形状。本发明能够实现高质量、多样性、多模态的形状生成,提升三维形状建模生成的效率和质量。
技术关键词
三维模型生成方法
变分自动编码器
注意力机制
多尺度
三维模型生成系统
序列
并行预测策略
节点
信息编码方法
空间位置关系
模块
符号
解码
多模态
层级
网格
系统为您推荐了相关专利信息
深度学习模型
融合特征
图像识别方法
分辨率
复杂度
管控装置
分布式系统架构
云端数据中心
红外热成像模块
终端管理平台
SAM模块
强化特征
注意力机制
融合特征
隔离开关状态
生成方法
激光雷达
权重分配机制
点云
预训练模型