論文の概要: Learning Generative Models of Textured 3D Meshes from Real-World Images

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.15627v1
• Date: Mon, 29 Mar 2021 14:07:37 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-03-30 15:13:14.435872
• Title: Learning Generative Models of Textured 3D Meshes from Real-World Images
• Title（参考訳）: 実世界画像からのテクスチャ3次元メッシュの学習生成モデル
• Authors: Dario Pavllo, Jonas Kohler, Thomas Hofmann, Aurelien Lucchi
• Abstract要約: このようなアノテーションを使わずに,テクスチャ付きトライアングルメッシュを生成するganフレームワークを提案する。 我々のアプローチのパフォーマンスは、基礎となるキーポイントに依存する以前の作業と同等であることを示します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 26.353307246909417
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recent advances in differentiable rendering have sparked an interest in learning generative models of textured 3D meshes from image collections. These models natively disentangle pose and appearance, enable downstream applications in computer graphics, and improve the ability of generative models to understand the concept of image formation. Although there has been prior work on learning such models from collections of 2D images, these approaches require a delicate pose estimation step that exploits annotated keypoints, thereby restricting their applicability to a few specific datasets. In this work, we propose a GAN framework for generating textured triangle meshes without relying on such annotations. We show that the performance of our approach is on par with prior work that relies on ground-truth keypoints, and more importantly, we demonstrate the generality of our method by setting new baselines on a larger set of categories from ImageNet - for which keypoints are not available - without any class-specific hyperparameter tuning.
• Abstract（参考訳）: 画像コレクションからテクスチャ化された3Dメッシュの生成モデルを学ぶことに興味を喚起した。 これらのモデルはポーズと外観を分離し、コンピュータグラフィックスにおける下流アプリケーションを可能にし、画像形成の概念を理解するための生成モデルの能力を向上させる。 このようなモデルを2D画像のコレクションから学習する作業は以前からあったが、これらのアプローチには注釈付きキーポイントを利用する微妙なポーズ推定ステップが必要であり、それによっていくつかの特定のデータセットに適用性を制限することができる。 本稿では,このようなアノテーションを使わずにテクスチャ付きトライアングルメッシュを生成するganフレームワークを提案する。 より重要なのは、ImageNetからより大きなカテゴリのセットに新たなベースラインを設定することで、クラス固有のハイパーパラメータチューニングなしでキーポイントが利用できないようにすることで、メソッドの汎用性を実証することです。

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