在自动场景生成和物理驱动模拟等应用中，真实3D形状的合成是一项重要且基础的任务。与点云、立体像素等三维数据相比，网格数据具有易于表达操作、与现有物理驱动契合的优点，因此成为了实际场景中优选的数据模态。已有网格数据生成的研究大多依赖次优的后处理方法，且生成的数据往往存在过度光滑、噪声表面的缺点，其不够精细的几何细节也是尚未解决的难题之一。为了解决这一问题，本文从网格数据的图结构出发，将其参数化为可变形的数据格式，并利用扩散模型进行参数调整和数据模拟。

论文地址：https://arxiv.org/pdf/2303.08133.pdf

开源代码：https://meshdiffusion.github.io/

作者：Zhen Liu, Yao Feng, Michael J. Black, Derek Nowrouzezahrai, Liam Paull, Weiyang Liu

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