# 形狀

Make-A-Shape是一個新的3D生成模型，旨在以高效的方式訓練大規模數據，能夠利用1000萬個公開可用的形狀。我們創新性地引入了小波樹表示法，通過制定子帶係數濾波方案來緊湊地編碼形狀，然後通過設計子帶係數打包方案將表示佈置在低分辨率網格中，使其可生成擴散模型。此外，我們還提出了子帶自適應訓練策略，使我們的模型能夠有效地學習生成粗細小波係數。最後，我們將我們的框架擴展為受額外輸入條件控制，以使其能夠從各種模態生成形狀，例如單/多視圖圖像、點雲和低分辨率體素。在大量實驗中，我們展示了無條件生成、形狀完成和條件生成等各種應用。我們的方法不僅在提供高質量結果方面超越了現有技術水平，而且在幾秒內高效生成形狀，通常在大多數條件下僅需2秒鐘。

GET3D是一個生成高質量的3D紋理形狀的生成模型。它能夠生成具有複雜拓撲結構、豐富幾何細節和高保真度紋理的3D網格。GET3D通過可微分的表面建模、可微分的渲染以及2D生成對抗網絡的方法進行訓練。它能夠生成各種高質量的3D紋理形狀，包括汽車、椅子、動物、摩托車、人物和建築等。