論文の概要: SurfGen: Adversarial 3D Shape Synthesis with Explicit Surface Discriminators

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2201.00112v1
• Date: Sat, 1 Jan 2022 04:44:42 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-01-04 14:20:54.595450
• Title: SurfGen: Adversarial 3D Shape Synthesis with Explicit Surface Discriminators
• Title（参考訳）: SurfGen: 表面識別器を用いた逆3次元形状合成
• Authors: Andrew Luo, Tianqin Li, Wen-Hao Zhang, Tai Sing Lee
• Abstract要約: 本研究では,物体表面に直接対向学習を行う3次元形状合成フレームワーク(SurfGen)を提案する。 提案手法では, 球面上に定義された関数として, 暗黙的な3次元ジェネレータの自明な零等方面を捕捉し, 表現するために, 微分可能な球面射影層を用いる。 大規模形状データセットを用いて本モデルの評価を行い,多種多様なトポロジを持つ高忠実度3次元形状を創出できることを実証した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.575197901329888
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recent advances in deep generative models have led to immense progress in 3D shape synthesis. While existing models are able to synthesize shapes represented as voxels, point-clouds, or implicit functions, these methods only indirectly enforce the plausibility of the final 3D shape surface. Here we present a 3D shape synthesis framework (SurfGen) that directly applies adversarial training to the object surface. Our approach uses a differentiable spherical projection layer to capture and represent the explicit zero isosurface of an implicit 3D generator as functions defined on the unit sphere. By processing the spherical representation of 3D object surfaces with a spherical CNN in an adversarial setting, our generator can better learn the statistics of natural shape surfaces. We evaluate our model on large-scale shape datasets, and demonstrate that the end-to-end trained model is capable of generating high fidelity 3D shapes with diverse topology.
• Abstract（参考訳）: 深部生成モデルの最近の進歩は、3次元形状合成の大幅な進歩をもたらした。 既存のモデルは、ボクセル、点雲、暗黙の関数として表される形状を合成できるが、これらの手法は、最終的な3次元形状表面の妥当性を間接的にのみ強制する。 本稿では,物体表面への逆訓練を直接適用する3次元形状合成フレームワーク(surfgen)を提案する。 提案手法では, 球面上に定義された関数として, 暗黙的な3次元ジェネレータの自明な零等方面を捕捉し, 表現するために, 微分可能な球面射影層を用いる。 球面CNNを用いて3次元物体表面の球面表現を逆向きに処理することにより,自然形状面の統計をよりよく学習することができる。 大規模形状データセットを用いて本モデルを評価し,多種多様なトポロジーを持つ高忠実度3次元形状を生成可能であることを示す。

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