LiteMVS: Efficient Multi-View Stereo with Foundation Distillation and Expert Aggregation
LiteMVS:结合基础模型蒸馏与专家聚合的高效多视图立体匹配
AI总结 LiteMVS是集成平面扫描几何推理与单目先验的轻量多视图深度模型,通过MoE和基础模型蒸馏提升重建质量与效率,在ScanNetv2等数据集上表现优异。
Comments CVPR 2026 Workshop accepted
期刊&会议
Conference on Computer Vision and Pattern Recognition · 会议 · Computer Vision
LiteMVS:结合基础模型蒸馏与专家聚合的高效多视图立体匹配
AI总结 LiteMVS是集成平面扫描几何推理与单目先验的轻量多视图深度模型,通过MoE和基础模型蒸馏提升重建质量与效率,在ScanNetv2等数据集上表现优异。
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MaterialFusion:基于扩散模型的高质量零样本可控材质迁移
AI总结 MaterialFusion是基于扩散模型的新型材质迁移框架,可零样本实现高质量可控材质迁移,在质量、可控性等方面优于现有方法,代码公开。
Comments Accepted to CVPR 2025