論文の概要: Scene Synthesis via Uncertainty-Driven Attribute Synchronization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2108.13499v1
• Date: Mon, 30 Aug 2021 19:45:07 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-09-01 14:31:08.326847
• Title: Scene Synthesis via Uncertainty-Driven Attribute Synchronization
• Title（参考訳）: 不確実性駆動属性同期によるシーン合成
• Authors: Haitao Yang, Zaiwei Zhang, Siming Yan, Haibin Huang, Chongyang Ma, Yi Zheng, Chandrajit Bajaj, Qixing Huang
• Abstract要約: 本稿では,3次元シーンの多様な特徴パターンを捉えるニューラルシーン合成手法を提案する。 提案手法は,ニューラルネットワークと従来のシーン合成手法の双方の長所を結合する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 52.31834816911887
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Developing deep neural networks to generate 3D scenes is a fundamental problem in neural synthesis with immediate applications in architectural CAD, computer graphics, as well as in generating virtual robot training environments. This task is challenging because 3D scenes exhibit diverse patterns, ranging from continuous ones, such as object sizes and the relative poses between pairs of shapes, to discrete patterns, such as occurrence and co-occurrence of objects with symmetrical relationships. This paper introduces a novel neural scene synthesis approach that can capture diverse feature patterns of 3D scenes. Our method combines the strength of both neural network-based and conventional scene synthesis approaches. We use the parametric prior distributions learned from training data, which provide uncertainties of object attributes and relative attributes, to regularize the outputs of feed-forward neural models. Moreover, instead of merely predicting a scene layout, our approach predicts an over-complete set of attributes. This methodology allows us to utilize the underlying consistency constraints among the predicted attributes to prune infeasible predictions. Experimental results show that our approach outperforms existing methods considerably. The generated 3D scenes interpolate the training data faithfully while preserving both continuous and discrete feature patterns.
• Abstract（参考訳）: 3Dシーンを生成するためのディープニューラルネットワークの開発は、アーキテクチャCAD、コンピュータグラフィックス、および仮想ロボットトレーニング環境の即時適用によるニューラルネットワークの基本的な問題である。 この課題は、3Dシーンがオブジェクトのサイズや相対的なポーズなどの連続的なパターンから、対称的な関係を持つオブジェクトの発生や共起といった離散的なパターンまで、多様なパターンを示すため、困難である。 本稿では,3次元シーンの多様な特徴パターンを捉えるニューラルシーン合成手法を提案する。 提案手法は,ニューラルネットワークと従来のシーン合成手法の双方の長所を結合する。 対象属性と相対属性の不確実性を提供する訓練データから得られたパラメトリック事前分布を用いて,フィードフォワードニューラルモデルの出力を規則化する。 さらに,シーンレイアウトを単に予測するのではなく,オーバーコンプリートな属性セットを予測する。 この手法により,予測属性間の基礎となる一貫性制約を利用して,予測不可能な予測を行うことができる。 実験の結果,提案手法は既存の手法を大きく上回ることがわかった。 生成された3dシーンは、連続的および離散的特徴パターンの両方を保持しながら、トレーニングデータを忠実に補間する。

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