論文の概要: Deep Generative Framework for Interactive 3D Terrain Authoring and Manipulation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2201.02369v1
• Date: Fri, 7 Jan 2022 08:58:01 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-01-10 15:34:41.108897
• Title: Deep Generative Framework for Interactive 3D Terrain Authoring and Manipulation
• Title（参考訳）: インタラクティブな3次元地形オーサリングと操作のためのDeep Generative Framework
• Authors: Shanthika Naik, Aryamaan Jain, Avinash Sharma and KS Rajan
• Abstract要約: 本稿では,VAEと生成条件GANモデルを組み合わせた新しいランドスケープオーサリングフレームワークを提案する。 我々のフレームワークは実世界の地形データセットから潜在空間を学習することで既存の手法の限界を克服しようとする例に基づく手法である。 我々はまた、ユーザが最小限の入力で多様な地形を生成できるインタラクティブツールを開発した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.202216894379241
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Automated generation and (user) authoring of the realistic virtual terrain is most sought for by the multimedia applications like VR models and gaming. The most common representation adopted for terrain is Digital Elevation Model (DEM). Existing terrain authoring and modeling techniques have addressed some of these and can be broadly categorized as: procedural modeling, simulation method, and example-based methods. In this paper, we propose a novel realistic terrain authoring framework powered by a combination of VAE and generative conditional GAN model. Our framework is an example-based method that attempts to overcome the limitations of existing methods by learning a latent space from a real-world terrain dataset. This latent space allows us to generate multiple variants of terrain from a single input as well as interpolate between terrains while keeping the generated terrains close to real-world data distribution. We also developed an interactive tool, that lets the user generate diverse terrains with minimalist inputs. We perform thorough qualitative and quantitative analysis and provide comparisons with other SOTA methods. We intend to release our code/tool to the academic community.
• Abstract（参考訳）: リアルな仮想地形の自動生成と(ユーザー)オーサリングは、vrモデルやゲームのようなマルチメディアアプリケーションによって最も求められている。 最も一般的な地形表現はDEM(Digital Elevation Model)である。 既存の地形のオーサリングとモデリング技術はこれらのいくつかに対処しており、プロシージャモデリング、シミュレーション手法、サンプルベース手法など、広く分類できる。 本稿では,VAEと生成条件GANモデルを組み合わせた新しい現実的な地形オーサリングフレームワークを提案する。 本フレームワークは,実世界の地形データセットから潜在空間を学習することにより,既存手法の限界を克服しようとするサンプルベース手法である。 この潜在空間は、一つの入力から複数の地形を生成できるだけでなく、実際のデータ分布に近づきながら地形間を補間することができる。 我々はまた、ユーザが最小限の入力で多様な地形を生成できるインタラクティブツールを開発した。 定性的,定量的な分析を行い,他のSOTA法との比較を行った。 私たちは、コード/ツールを学術コミュニティにリリースするつもりです。

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