一种基于扩散模型的智能分选设备重建方法

    公开(公告)号:CN118196305A

    公开(公告)日:2024-06-14

    申请号:CN202410599451.5

    申请日:2024-05-15

    IPC分类号: G06T17/00 G06N3/0464

    摘要: 本发明涉及一种基于扩散模型的智能分选设备重建方法,其技术特点是:将物体观察视角的参考图像、目标视角图像、视角差值和文本特征输入到潜在扩散模型;将多张目标视角图像添加噪声后进行变换得到联合特征;进行局部插值得到特定相机视角下不同层次的特征;通过mip‑attention模块融合到潜在扩散模型网络中,使用潜在扩散模型网络进行去噪,将通过神经隐式表面的方式进行重建;将法线函数添加到有符号距离函数中,通过增加高频信息对神经隐式表面进行优化。本发明通过对空间特征信息进行提取和构建,并对扩散过程进行指导,然后不断对表面进行优化,从而重建出更精细的表面,实现了高质量工业设备的三维重建功能,具有效率高、快捷方便等特点。

    一种基于扩散模型的智能分选设备重建方法

    公开(公告)号:CN118196305B

    公开(公告)日:2024-08-13

    申请号:CN202410599451.5

    申请日:2024-05-15

    IPC分类号: G06T17/00 G06N3/0464

    摘要: 本发明涉及一种基于扩散模型的智能分选设备重建方法,其技术特点是:将物体观察视角的参考图像、目标视角图像、视角差值和文本特征输入到潜在扩散模型;将多张目标视角图像添加噪声后进行变换得到联合特征;进行局部插值得到特定相机视角下不同层次的特征;通过mip‑attention模块融合到潜在扩散模型网络中,使用潜在扩散模型网络进行去噪,将通过神经隐式表面的方式进行重建;将法线函数添加到有符号距离函数中,通过增加高频信息对神经隐式表面进行优化。本发明通过对空间特征信息进行提取和构建,并对扩散过程进行指导,然后不断对表面进行优化,从而重建出更精细的表面,实现了高质量工业设备的三维重建功能,具有效率高、快捷方便等特点。