論文の概要: 3D Shape Generation and Completion through Point-Voxel Diffusion

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.03670v2
• Date: Sun, 11 Apr 2021 22:11:25 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-04-13 12:17:24.944893
• Title: 3D Shape Generation and Completion through Point-Voxel Diffusion
• Title（参考訳）: ポイント・ボクセル拡散による3次元形状生成と完成
• Authors: Linqi Zhou, Yilun Du, Jiajun Wu
• Abstract要約: 3次元形状の確率的生成モデリングのための新しいアプローチを提案する。 Point-Voxel Diffusion (PVD) は、無条件形状生成と条件付き多モード形状完成のための統一的確率的定式化である。 PVDは、観測点雲データからガウスノイズへの拡散過程を逆転させ、(条件付き)確率関数に束縛された変動下限を最適化することにより、一連のデノナイズステップと見なすことができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 24.824065748889048
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We propose a novel approach for probabilistic generative modeling of 3D shapes. Unlike most existing models that learn to deterministically translate a latent vector to a shape, our model, Point-Voxel Diffusion (PVD), is a unified, probabilistic formulation for unconditional shape generation and conditional, multi-modal shape completion. PVD marries denoising diffusion models with the hybrid, point-voxel representation of 3D shapes. It can be viewed as a series of denoising steps, reversing the diffusion process from observed point cloud data to Gaussian noise, and is trained by optimizing a variational lower bound to the (conditional) likelihood function. Experiments demonstrate that PVD is capable of synthesizing high-fidelity shapes, completing partial point clouds, and generating multiple completion results from single-view depth scans of real objects.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,3次元形状の確率的生成モデルを提案する。 潜在ベクトルを形状に決定論的に変換することを学ぶ既存のモデルと異なり、我々のモデルであるpoint-voxel diffusion(pvd)は無条件形状生成と条件付きマルチモーダル形状完了のための統一的確率的定式化である。 PVDは3次元形状のハイブリッド・ポイント・ボクセル表現で拡散モデルを合成する。 観測された点雲データからガウス雑音への拡散過程を反転させ、(条件付き)確率関数に対する変分下限を最適化することで、一連の分節化ステップと見なすことができる。 実験により、PVDは高忠実度形状を合成し、部分点雲を完了し、実物の単視点深度スキャンから複数の完了結果を生成することができることが示された。

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