論文の概要: Image-Driven Furniture Style for Interactive 3D Scene Modeling
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.10557v1
- Date: Tue, 20 Oct 2020 18:19:28 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-10-05 06:45:50.400477
- Title: Image-Driven Furniture Style for Interactive 3D Scene Modeling
- Title（参考訳）: インタラクティブな3次元シーンモデリングのための画像駆動家具スタイル
- Authors: Tomer Weiss, Ilkay Yildiz, Nitin Agarwal, Esra Ataer-Cansizoglu,
Jae-Woo Choi
- Abstract要約: 内部スタイルは、色、幾何学、その他の視覚要素を含む規則に従う。
室内のシーン画像から家具のスタイル適合性を学習し,スタイル類似性タスクを高速に追跡する手法を提案する。
提案手法は,複数の3次元モデルスタイル適合性結果と,スタイル一貫性シーンをモデル化するための対話型システムを用いて実証する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.8561720398658
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Creating realistic styled spaces is a complex task, which involves design
know-how for what furniture pieces go well together. Interior style follows
abstract rules involving color, geometry and other visual elements. Following
such rules, users manually select similar-style items from large repositories
of 3D furniture models, a process which is both laborious and time-consuming.
We propose a method for fast-tracking style-similarity tasks, by learning a
furniture's style-compatibility from interior scene images. Such images contain
more style information than images depicting single furniture. To understand
style, we train a deep learning network on a classification task. Based on
image embeddings extracted from our network, we measure stylistic compatibility
of furniture. We demonstrate our method with several 3D model
style-compatibility results, and with an interactive system for modeling
style-consistent scenes.
- Abstract（参考訳）: リアルなスタイルの空間を作るのは複雑な作業で、家具の組み立てのノウハウをデザインする。
内部スタイルは、色、幾何学、その他の視覚要素を含む抽象的な規則に従う。
このようなルールに従うと、ユーザは3D家具モデルの大規模なリポジトリから同様のアイテムを手作業で選択する。
室内のシーン画像から家具のスタイル適合性を学習し,スタイル類似性タスクを高速に追跡する手法を提案する。
これらの画像は、単一の家具を描いたものよりも多くのスタイル情報を含んでいる。
スタイルを理解するために,分類タスクでディープラーニングネットワークを訓練する。
ネットワークから抽出した画像埋め込みに基づいて,家具のスタイリスティックな互換性を測定する。
提案手法は,複数の3次元モデルスタイル適合性結果と,スタイル一貫性シーンをモデル化するためのインタラクティブシステムを用いて実証する。
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