論文の概要: PolyGen: An Autoregressive Generative Model of 3D Meshes

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2002.10880v1
• Date: Sun, 23 Feb 2020 17:16:34 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-29 09:11:26.591039
• Title: PolyGen: An Autoregressive Generative Model of 3D Meshes
• Title（参考訳）: PolyGen: 3Dメッシュの自動回帰生成モデル
• Authors: Charlie Nash, Yaroslav Ganin, S. M. Ali Eslami, Peter W. Battaglia
• Abstract要約: 本稿では,Transformerベースのアーキテクチャを用いてメッシュを直接モデル化するアプローチを提案する。 我々のモデルは、オブジェクトクラス、ボクセル、イメージなど、様々な入力を条件にすることができる。 このモデルでは、高品質で使い勝手の良いメッシュを生成でき、メッシュモデリングタスクのためのログライクなベンチマークを確立することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 22.860421649320287
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Polygon meshes are an efficient representation of 3D geometry, and are of central importance in computer graphics, robotics and games development. Existing learning-based approaches have avoided the challenges of working with 3D meshes, instead using alternative object representations that are more compatible with neural architectures and training approaches. We present an approach which models the mesh directly, predicting mesh vertices and faces sequentially using a Transformer-based architecture. Our model can condition on a range of inputs, including object classes, voxels, and images, and because the model is probabilistic it can produce samples that capture uncertainty in ambiguous scenarios. We show that the model is capable of producing high-quality, usable meshes, and establish log-likelihood benchmarks for the mesh-modelling task. We also evaluate the conditional models on surface reconstruction metrics against alternative methods, and demonstrate competitive performance despite not training directly on this task.
• Abstract（参考訳）: ポリゴンメッシュは3次元幾何学の効率的な表現であり、コンピュータグラフィックス、ロボティクス、ゲーム開発において重要である。 既存の学習ベースのアプローチは、3dメッシュを扱う際の課題を避け、代わりに神経アーキテクチャやトレーニングアプローチとより互換性のある代替オブジェクト表現を使用する。 本稿では,メッシュを直接モデル化し,トランスフォーマーアーキテクチャを用いてメッシュ頂点と顔を逐次予測する手法を提案する。 我々のモデルは、オブジェクトクラス、ボクセル、画像を含む様々な入力を条件付けすることができ、そのモデルが確率的であるため、曖昧なシナリオにおける不確実性を捉えるサンプルを生成することができる。 このモデルは高品質で使いやすいメッシュを生成でき、メッシュモデリングタスクのためのログライクなベンチマークを確立することができる。 また, 代替手法に対する表面再構成指標の条件モデルを評価し, 本課題を直接訓練していないにもかかわらず, 競合性能を示す。

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