論文の概要: MRGAN: Multi-Rooted 3D Shape Generation with Unsupervised Part Disentanglement

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2007.12944v1
• Date: Sat, 25 Jul 2020 14:41:51 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-07 00:53:54.004520
• Title: MRGAN: Multi-Rooted 3D Shape Generation with Unsupervised Part Disentanglement
• Title（参考訳）: MRGAN:非教師付き部品アンタングルを用いた多回転3次元形状生成
• Authors: Rinon Gal, Amit Bermano, Hao Zhang, Daniel Cohen-Or
• Abstract要約: 本稿では, MRGANを提案する。MRGANは, パートベース形状の監視を伴わずに, 対角3次元点雲形状を生成するマルチルート対向ネットワークである。 このネットワークは、点雲を生成する木構造グラフ畳み込み層の複数の枝を融合させ、木根での学習可能な定数入力を行う。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 49.05682172235875
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We present MRGAN, a multi-rooted adversarial network which generates part-disentangled 3D point-cloud shapes without part-based shape supervision. The network fuses multiple branches of tree-structured graph convolution layers which produce point clouds, with learnable constant inputs at the tree roots. Each branch learns to grow a different shape part, offering control over the shape generation at the part level. Our network encourages disentangled generation of semantic parts via two key ingredients: a root-mixing training strategy which helps decorrelate the different branches to facilitate disentanglement, and a set of loss terms designed with part disentanglement and shape semantics in mind. Of these, a novel convexity loss incentivizes the generation of parts that are more convex, as semantic parts tend to be. In addition, a root-dropping loss further ensures that each root seeds a single part, preventing the degeneration or over-growth of the point-producing branches. We evaluate the performance of our network on a number of 3D shape classes, and offer qualitative and quantitative comparisons to previous works and baseline approaches. We demonstrate the controllability offered by our part-disentangled generation through two applications for shape modeling: part mixing and individual part variation, without receiving segmented shapes as input.
• Abstract（参考訳）: 本稿では, MRGANを提案する。MRGANは, パートベース形状の監視を伴わずに, 対角3次元点雲形状を生成するマルチルート対向ネットワークである。 ネットワークは木構造グラフ畳み込み層の複数の枝を融合し、木根で学習可能な一定の入力を持つ点雲を生成する。 各ブランチは、異なる形状部を成長させることを学び、部分レベルでの形状生成を制御する。 このネットワークは, 異なる枝を分離し, 絡み合いを容易にするルート混合訓練戦略と, 部分絡み合いと形状意味論を念頭に置いて設計された損失項の2つの主成分を用いて, 意味的部分の絡み合い生成を奨励する。 これらのうち、新しい凸性損失は、セマンティックな部分が多いため、より凸性のある部分の生成にインセンティブを与える。 さらに、根投下損失は、各根種が単一の部分であることをさらに保証し、点生成枝の変性または過剰成長を防止する。 我々は,ネットワークの性能を複数の3次元形状クラスで評価し,従来の研究とベースラインアプローチとを質的,定量的に比較した。 形状モデリングの2つの応用により, 分割された形状を入力として受け取らずに, 部分混合と個々の部分変動の制御性を示す。

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