简介github GAUDI在多个数据集的无条件生成环境中获得了最先进的性能,并允许在给定条件变量(如稀疏图像观察或描述场景的文本)的情况下有条件地生成3D场景。实现流程 目标是在给定3D场景中轨迹经验分布的情况下,学习一个生成模型,设X={xi∈{0,…,n}}X=\{x_{i∈\{0,…,n\}}\}X={xi∈{0,…,n}}表示定义经验分布的示例集合,其中每个示例xix_ixi是一个轨迹。每个轨迹xix_ixi被定义为相应的RGB,深度图像和6DOF相机姿态的可变长度序列,如下图。 实现过程包括两阶段:为每个示例x∈Xx∈Xx∈X获得一个latentsrepresentation