One View, Many Worlds: Single-Image to 3D Object Meets Generative Domain Randomization for One-Shot 6D Pose Estimation

真夜中のプロダクトローンチ。インディゴに沈むタイル状の動画ウォール、その上に浮かぶアイスシアンのグラデーション見出し、そしてファーストビューの下で待つ設計図グリッドのカード。

gzwsama.github.io/OnePoseviaGen.github.ioOne View, Many Worlds: Single-Image to 3D Object Meets Generative Domain Randomization for One-Shot 6D Pose Estimation
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会議・ジャーナル
CoRL 2025 (Oral)
年
2025
筆頭著者
Zheng Geng
分野
6D pose estimation
テンプレート
custom Tailwind CDN page (three.js, GSAP)
配色
ダーク

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選んだ理由

タイル状の動画ウォールに暗いグラデーションのオーバーレイを重ね、シアンのグラデーションタイトルとグラデーションのデモボタンを配しています。ほかの選定ページには見られない、スタートアップ風の大胆なヒーローです。ただし、キャプチャで見えるのはヒーローだけです。

以下の説明と DESIGN.md 本文は英語です。コーディングエージェントが同じ一つの版を読めるよう、翻訳していません。

概要

カラーパレット

タイポグラフィ

Inter 400
One View, Many Worlds: Single-Image to 3D Object Meets Generative Doma Abstract · Method · Results · BibTeX — 0123456789
Inter 600
One View, Many Worlds: Single-Image to 3D Object Meets Generative Doma Abstract · Method · Results · BibTeX — 0123456789
Inter 700
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余白と形

ページの構成要素

ガイドライン

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