文件名称：matlab拓扑优化代码-SDMNET_stamp:SDMNET_邮票
文件大小：2.37MB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-06-13 02:16:39
系统开源
matlab模拟优化代码结构化可变形网格的深度生成网络 目标 提出一个深层的生成网络来探索形状集合，该集合可用于插值，生成和编辑。 抽象的 我们介绍了SDM-NET，这是一个深层的生成神经网络，可以生成结构化的可变形网格。 具体来说，对网络进行训练以生成封闭的，可变形的网格零件的空间排列，这尊重形状集合（例如椅子，飞机等）的整体零件结构。我们的主要观察是，尽管3D形状的整体结构可能很复杂，通常可以将形状分解为一组零件，每个零件均等高到一个盒子，并且可以通过使盒子变形来恢复零件的更小尺寸的几何形状。 SDM-NET的体系结构是两级可变自动编码器（VAE）的体系结构。 在零件级别，PartVAE学习零件几何形状的可变形模型。 在结构级别上，我们训练了结构化零件VAE（SP-VAE），该零件可以共同学习形状集合的零件结构和零件几何形状，从而确保整体形状结构和表面细节之间的一致性。 通过广泛的实验并与最新的深层生成模型进行比较，我们证明了SDM-NET在生成具有视觉质量，灵活拓扑和有意义结构的网格方面的优势，有利于形状插值和其他后续建模任务。 描述 给定具有零件级别标签的相同类别的形状的集合，
【文件预览】：
SDMNET_stamp-master
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