論文の概要: Learning Generative Models of Shape Handles

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2004.03028v1
• Date: Mon, 6 Apr 2020 22:35:55 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-16 06:28:23.543836
• Title: Learning Generative Models of Shape Handles
• Title（参考訳）: 形状ハンドの生成モデル学習
• Authors: Matheus Gadelha, Giorgio Gori, Duygu Ceylan, Radomir Mech, Nathan Carr, Tamy Boubekeur, Rui Wang, Subhransu Maji
• Abstract要約: ハンドセットとして3次元形状を合成する生成モデルを提案する。 我々のモデルは、様々な濃度と異なる種類のハンドルを持つハンドセットを生成することができる。 得られた形状表現は直感的であり,従来の最先端技術よりも優れた品質が得られることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 43.41382075567803
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We present a generative model to synthesize 3D shapes as sets of handles -- lightweight proxies that approximate the original 3D shape -- for applications in interactive editing, shape parsing, and building compact 3D representations. Our model can generate handle sets with varying cardinality and different types of handles (Figure 1). Key to our approach is a deep architecture that predicts both the parameters and existence of shape handles, and a novel similarity measure that can easily accommodate different types of handles, such as cuboids or sphere-meshes. We leverage the recent advances in semantic 3D annotation as well as automatic shape summarizing techniques to supervise our approach. We show that the resulting shape representations are intuitive and achieve superior quality than previous state-of-the-art. Finally, we demonstrate how our method can be used in applications such as interactive shape editing, completion, and interpolation, leveraging the latent space learned by our model to guide these tasks. Project page: http://mgadelha.me/shapehandles.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,インタラクティブな編集,形状解析,コンパクトな3次元表現構築への応用を目的とした,ハンドルの集合として3次元形状を合成する生成モデルを提案する。 我々のモデルは、濃度と異なる種類のハンドルを持つハンドルセットを生成できる(図1)。 我々のアプローチの鍵となるのは、形状ハンドルのパラメータと存在の両方を予測する深いアーキテクチャと、キュービドやスフィアミーシュなど、さまざまなタイプのハンドルを容易に扱える新しい類似度尺度です。 近年のセマンティック3Dアノテーションの進歩と自動形状要約技術を活用し,そのアプローチを監督している。 得られた形状表現は直感的であり,従来よりも優れた品質が得られることを示す。 最後に,対話型形状編集,補完,補間などのアプリケーションにおいて,これらのタスクを導くために,モデルが学習した潜在空間を活用する方法を紹介する。 プロジェクトページ: http://mgadelha.me/shapehandles。

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