論文の概要: Sketch-based Normal Map Generation with Geometric Sampling

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.11554v1
• Date: Fri, 23 Apr 2021 12:30:22 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-04-26 16:21:10.496374
• Title: Sketch-based Normal Map Generation with Geometric Sampling
• Title（参考訳）: 幾何サンプリングによるスケッチベース正規写像生成
• Authors: Yi He, Haoran Xie, Chao Zhang, Xi Yang, Kazunori Miyata
• Abstract要約: デザイナーは、3Dコンテンツ作成のフリーハンドスケッチから高品質で正確なノーマルマップの自動生成の恩恵を受けることができます。 本稿では,幾何学的サンプリングによるユーザスケッチから正規地図を生成するための深層生成モデルを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.323902770651289
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Normal map is an important and efficient way to represent complex 3D models. A designer may benefit from the auto-generation of high quality and accurate normal maps from freehand sketches in 3D content creation. This paper proposes a deep generative model for generating normal maps from users sketch with geometric sampling. Our generative model is based on Conditional Generative Adversarial Network with the curvature-sensitive points sampling of conditional masks. This sampling process can help eliminate the ambiguity of generation results as network input. In addition, we adopted a U-Net structure discriminator to help the generator be better trained. It is verified that the proposed framework can generate more accurate normal maps.
• Abstract（参考訳）: 正規写像は複雑な3dモデルを表現するための重要かつ効率的な方法である。 デザイナーは、3dコンテンツ作成のフリーハンドスケッチから高品質で正確な正規地図の自動生成の恩恵を受けるかもしれない。 本稿では,幾何学的サンプリングによるユーザスケッチから正規地図を生成するための深層生成モデルを提案する。 我々の生成モデルは条件付きマスクの曲率感応点サンプリングによる条件付き生成適応ネットワークに基づいている。 このサンプリングプロセスは、ネットワーク入力として生成結果のあいまいさを取り除くのに役立つ。 さらに, u-net構造判別器を用いて, ジェネレータの訓練を効率化した。 提案手法がより正確な正規写像を生成できることを確認した。

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