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# SubDiffusion: 一个基于SD的拓扑网格单图像建模方法
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## 简介
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SubDiffusion 是一种基于 Stable Diffusion的拓扑网格单图像建模方法。该方法结合了拓扑网格生成和拟合,加上深度重建的技术,能够从单个图像中生成高质量的拓扑网格模型。
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## 特点
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- **基于Stable Diffusion**:SubDiffusion 方法使用 SD 来给模型添加拓扑网格,通过将模型图像转换为拓扑网格图像,SubDiffusion 方法可以更好地捕捉图像中的形状和结构。
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- **基于计算机视觉**:,SubDiffusion使用LSD线段检测和Shi-Thomas角点识别来处理拓扑网格数据,并用zoedepth进行深度重建。
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- **单图像建模**:与传统的多视角建模方法不同,SubDiffusion 方法只需要一个单独的图像作为输入即可实现建模,减少了数据采集和处理的复杂性。
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