setvae

用层次化VAE生成集合数据,搞定点云等无序结构

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署 数字人3D 🍴 复刻 15 🐛 待处理 6 👀 关注 2
GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 80
维护状态 低维护
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源项目,MIT许可证,完全免费,无在线服务,需自行部署。

项目预览

setvae 项目界面预览图
图片来源:GitHub 官方仓库名片

项目数据

分类数字人3D
开发团队jw9730
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源项目,MIT许可证,完全免费,无在线服务,需自行部署。
访问状态🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署
是否开源是
开源协议MIT
主要语言Python
技术栈/模型3d-generation,attention-mechanism,permutation-invariant-training,point-cloud,pytorch,transformer,vae
GitHub 星标★ 80
上线时间2021-03-30 00:00:00
代码更新2022-10-20
仓库体积4.7 MB
本站数据更新2026-11-10
维护状态低维护
收录时间2026-08-09
浏览次数4

项目介绍

SetVAE 是一个基于 PyTorch 的生成模型实现,来自 CVPR 2021 论文,专门针对集合结构数据(如点云、物体集合)进行层次化组合建模。它解决的是传统 VAE 难以处理无序、变长集合数据的问题,通过引入集合编码器和层次化潜在变量,捕捉集合中元素间的关系与全局结构。核心能力包括:支持无序集合的生成与重建、可学习层次化组合表示、提供预训练模型和训练代码。项目代码结构清晰,适合研究集合生成任务的学者和工程师参考。

Star 增长趋势

本站每日记录该项目 GitHub 星标变化,观测越久曲线越完整

数据来源:GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-09 · 当前星标 ★ 80

核心亮点

  • 基于CVPR 2021论文,方法有理论保证,适合学术研究
  • 代码结构清晰,提供训练和评估脚本,易于复现
  • 支持点云等集合数据,可扩展至其他无序结构任务

不足之处

  • 文档/社区待观察
  • 依赖较老,可能需适配新版PyTorch

适用场景

  • 点云生成与重建
  • 集合数据建模研究
  • 层次化生成模型教学

替代项目

PointFlow、SetTransformer、DeepSets

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