ENSEEIHT/projet-fin-etude-rapport
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projet-fin-etude-rapport/slides/slides.md
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2023-08-23 16:58:04 +02:00

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academic text-white Laurent Fainsin https://git.fainsin.bzh/ENSEEIHT/projet-fin-etude-rapport/media/branch/master/assets/aube.jpg Safran Media Library https://medialibrary.safran-group.com/Photos/media/179440 2023-09-07
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Projet de fin d'étude

Projet de Fin d'Étude

Modèles génératifs pour la représentation latente d'aubes 3D sous forme de maillages non structurés

Sommaire

  • Présentation de Safran
  • Modèles génératifs
  • Présentation du dataset
  • Génération par diffusion
  • Résultats
  • Conclusion

Présentation rapide de Safran

Modèles génératifs (traditionnels)

Modèles génératifs (deep learning)

Lilian Weng, 2021

Dataset

Denoising Diffusion Probabilistic Models (DDPM)

Forward process

Reverse process

Latent Diffusion Models (LDM)

Classifier-free Guidance (CFG)

Résultats

Vérification par Gaussian Processes (GP)

Conclusion