• 关注领域：

• AIGC
  

• 3D computer vision learning

• Fine-grained learning

• GNN

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Paper list:

今日ArXiv共更新130篇

NeRF

PartNeRF: Generating Part-Aware Editable 3D Shapes without 3D Supervision

https://arxiv.org/pdf/2303.09554.pdf

斯坦福Guibas组的工作，提出了PartNeRF，可以实现物体部件级别的编辑．主要做法就是通过定义一系列的local NeRF，配合放射变换．这个工作的编辑粒度已经来到part级别了，非常推荐！

LERF: Language Embedded Radiance Fields

https://arxiv.org/pdf/2303.09553.pdf

伯克利的一篇工作．提出了LERF，是将CLIP的语言能力Ground到NeRF的3D空间中，使得LERF具备了text ground的能力．这篇工作个人认为很有意思，想法很独特，对机器人的发展也很有促进作用．

AIGC

P+: Extended Textual Conditioning in Text-to-Image Generation

https://arxiv.org/pdf/2303.09522.pdf

谷歌的工作．提出了一种区别于以往文本注入扩散模型的方式．采用逐层注入．每一层注入的embedding不同．

Unified Multi-Modal Latent Diffusion for Joint Subject and Text Conditional Image Generation

https://arxiv.org/pdf/2303.09319.pdf

北大的工作，在给定参考图和输入文本的情况下，如何实现保持参考图属性的同时，根据文本生成特定内容．这个工作很有参考意义，同样输入是多种模态信息调制下的生成问题．