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非刚性形变

分布 3D 视觉与重建1图像编辑与可控生成1生成模型与扩散1

PaNDaS: Learnable Shape Interpolation Modeling with Localized Control

在源网格上学习逐面特征场并与目标全局编码融合，由形变生成器预测雅可比场再积分出平滑位移，这种「局部特征场 + 雅可比场」的表示可直接迁移到网格/点云的非刚性配准、局部编辑与姿态混合任务，且对重网格化鲁棒。

ObjectMorpher: 3D-Aware Image Editing via Deformable 3DGS

把图像到3D生成器产出的3DGS作为可编辑代理，用基于图的ARAP非刚性形变把2D拖拽点转化为几何一致的形变，再用复合扩散模块重合成光照与边界——这套「2D交互→3D形变→扩散调和」的管线可直接迁移到物体级编辑、姿态调整与重合成任务。

FlowPalm: Optical Flow Driven Non-Rigid Deformation for Geometrically Diverse Palmprint Generation

利用光流估计真实掌纹对之间的非刚性形变统计先验，并在扩散采样过程中渐进引入几何形变，为生成具有几何多样性的合成数据提供了可复用的技术思路，可迁移到其他需要模拟形变的生物特征生成任务。