論文の概要: RockGPT: Reconstructing three-dimensional digital rocks from single
two-dimensional slice from the perspective of video generation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2108.03132v1
- Date: Thu, 5 Aug 2021 00:12:43 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-08-09 14:39:23.401117
- Title: RockGPT: Reconstructing three-dimensional digital rocks from single
two-dimensional slice from the perspective of video generation
- Title（参考訳）: RockGPT:ビデオ生成の観点からの単一2次元スライスからの3次元デジタル岩の再構成
- Authors: Qiang Zheng and Dongxiao Zhang
- Abstract要約: 我々は、ビデオ生成の観点から、単一の2Dスライスに基づいて3Dサンプルを合成する、RockGPTという新しいフレームワークを提案する。
多様な再構成を得るために、離散潜在符号は条件付きGPTを用いてモデル化される。
我々は5種類の岩石について2つの実験を行い、その結果、RockGPTが同じモデルで異なる種類の岩石を生産できることを実証した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Random reconstruction of three-dimensional (3D) digital rocks from
two-dimensional (2D) slices is crucial for elucidating the microstructure of
rocks and its effects on pore-scale flow in terms of numerical modeling, since
massive samples are usually required to handle intrinsic uncertainties. Despite
remarkable advances achieved by traditional process-based methods, statistical
approaches and recently famous deep learning-based models, few works have
focused on producing several kinds of rocks with one trained model and allowing
the reconstructed samples to satisfy certain given properties, such as
porosity. To fill this gap, we propose a new framework, named RockGPT, which is
composed of VQ-VAE and conditional GPT, to synthesize 3D samples based on a
single 2D slice from the perspective of video generation. The VQ-VAE is
utilized to compress high-dimensional input video, i.e., the sequence of
continuous rock slices, to discrete latent codes and reconstruct them. In order
to obtain diverse reconstructions, the discrete latent codes are modeled using
conditional GPT in an autoregressive manner, while incorporating conditional
information from a given slice, rock type, and porosity. We conduct two
experiments on five kinds of rocks, and the results demonstrate that RockGPT
can produce different kinds of rocks with the same model, and the reconstructed
samples can successfully meet certain specified porosities. In a broader sense,
through leveraging the proposed conditioning scheme, RockGPT constitutes an
effective way to build a general model to produce multiple kinds of rocks
simultaneously that also satisfy user-defined properties.
- Abstract（参考訳）: 2次元(2次元)スライスからの3次元デジタル岩のランダムな再構成は,本質的な不確実性に対処するために通常大量の試料を必要とするため,岩石の微細構造と孔径流に対する影響を解明するために重要である。
従来のプロセスベースの手法、統計学的アプローチ、そして近年で有名な深層学習に基づくモデルによって達成された顕著な進歩にもかかわらず、1つの訓練されたモデルで数種類の岩を生産し、再構成されたサンプルがポロシティなどの特定の特性を満たすことに集中する研究はほとんどない。
このギャップを埋めるために、VQ-VAEと条件付きGPTからなるRockGPTという新しいフレームワークを提案し、ビデオ生成の観点から1つの2Dスライスに基づいて3Dサンプルを合成する。
vq-vaeは、高次元の入力映像、すなわち連続した岩石のスライスのシーケンスを圧縮し、離散潜伏符号を合成するために使用される。
多様な再構成を実現するために, 個別の潜伏符号を条件付きGPTを用いて自己回帰的にモデル化し, 所定のスライス, ロックタイプ, ポロシティの条件情報を組み込んだ。
我々は,5種類の岩石について2つの実験を行い,この結果から,RockGPTが同じモデルで異なる種類の岩石を生成できることを示す。
より広い意味では、提案した条件付きスキームを活用することで、RockGPTは、ユーザ定義プロパティを満足する複数の種類の岩を同時に生成する汎用モデルを構築する効果的な方法を構成する。
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