arXiv Computer Vision· Yuang Liu, Zhi Zuo, Zhengkai Zhao, Lirui Zhang, Pan Gao, Hao Feng, Zhengzhe Liu·· 6 小时前AI 评分23
ControlFlow3D：将多视图知识蒸馏进潜空间流匹配的点云上采样
ControlFlow3D: Distilling Multi-View Knowledge into Latent Flow Matching for Point Cloud Upsampling
AI 导读
ControlFlow3D 通过将预训练基础模型的多视图知识蒸馏进轻量生成网络，在测试阶段无需多视图图像即可完成点云上采样。该方法在冻结 3D 编码器定义的潜空间中做条件流匹配，用无监督软 KMeans 将多视图图像 token 与 3D 潜 token 聚类为共享原型，并以一致性损失逐步迁移图像知识，再由基于 Mamba 的几何解码器以线性复杂度输出稠密坐标。
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