論文の概要: HyperColor: A HyperNetwork Approach for Synthesizing Auto-colored 3D Models for Game Scenes Population

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2108.01411v1
• Date: Tue, 3 Aug 2021 11:00:08 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-08-04 13:54:11.853236
• Title: HyperColor: A HyperNetwork Approach for Synthesizing Auto-colored 3D Models for Game Scenes Population
• Title（参考訳）: hypercolor:ゲームシーン人口のための自動カラー3dモデル合成のためのハイパーネットワークアプローチ
• Authors: Ivan Kostiuk, Przemys{\l}aw Stachura, S{\l}awomir K. Tadeja, Tomasz Trzci\'nski, Przemys{\l}aw Spurek
• Abstract要約: 自動色付き3Dモデルを合成するための2段階の訓練手法を提案する。 第1段階では、3Dオブジェクトを表す3D点雲を得るが、第2段階では、そのような雲内の点に色を割り当てる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.659383072789954
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Designing a 3D game scene is a tedious task that often requires a substantial amount of work. Typically, this task involves synthesis, coloring, and placement of 3D models within the game scene. To lessen this workload, we can apply machine learning to automate some aspects of the game scene development. Earlier research has already tackled automated generation of the game scene background with machine learning. However, model auto-coloring remains an underexplored problem. The automatic coloring of a 3D model is a challenging task, especially when dealing with the digital representation of a colorful, multipart object. In such a case, we have to ``understand'' the object's composition and coloring scheme of each part. Existing single-stage methods have their own caveats such as the need for segmentation of the object or generating individual parts that have to be assembled together to yield the final model. We address these limitations by proposing a two-stage training approach to synthesize auto-colored 3D models. In the first stage, we obtain a 3D point cloud representing a 3D object, whilst in the second stage, we assign colors to points within such cloud. Next, by leveraging the so-called triangulation trick, we generate a 3D mesh in which the surfaces are colored based on interpolation of colored points representing vertices of a given mesh triangle. This approach allows us to generate a smooth coloring scheme. Experimental evaluation shows that our two-stage approach gives better results in terms of shape reconstruction and coloring when compared to traditional single-stage techniques.
• Abstract（参考訳）: 3Dゲームシーンをデザインするのは面倒な作業で、かなりの作業が必要になります。 通常、このタスクはゲームシーン内の3Dモデルの合成、着色、配置を含む。 この作業量を減らすために、ゲームシーン開発の一部の側面を自動化するために機械学習を適用することができる。 初期の研究では、機械学習によるゲームシーンの背景の自動生成にすでに取り組んでいた。 しかし、モデル自動着色は未熟な問題である。 3dモデルの自動着色は、特にカラフルなマルチパートオブジェクトのデジタル表現を扱う場合、難しい課題である。 そのような場合、各部分のオブジェクトの構成と着色スキームを ‘understand' しなければならない。 既存のシングルステージメソッドには、オブジェクトのセグメンテーションの必要性や、最終的なモデルを生成するために組み立てなければならない個々のパーツの生成など、独自の注意点がある。 自動カラー3dモデルを合成するための2段階のトレーニングアプローチを提案することで,これらの制限に対処する。 第1段階では、3Dオブジェクトを表す3D点雲を得るが、第2段階では、そのような雲内の点に色を割り当てる。 次に、いわゆる三角測量トリックを利用して、与えられたメッシュ三角形の頂点を表す彩色点の補間に基づいて、表面を彩色した3次元メッシュを生成する。 このアプローチにより、スムーズなカラー化スキームが生成できます。 実験により, 従来の単段階技術と比較して, 形状復元と色付けの両面で良好な結果が得られた。

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