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。
関連論文リスト
- Drive Anywhere: Generalizable End-to-end Autonomous Driving with
Multi-modal Foundation Models [114.69732301904419]
本稿では、画像とテキストで検索可能な表現から、運転決定を提供することができる、エンドツーエンドのオープンセット(環境/シーン)自律運転を適用するアプローチを提案する。
当社のアプローチでは, 多様なテストにおいて非並列的な結果を示すと同時に, アウト・オブ・ディストリビューションの状況において, はるかに高いロバスト性を実現している。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-10-26T17:56:35Z) - Terrain Diffusion Network: Climatic-Aware Terrain Generation with
Geological Sketch Guidance [16.29267504093274]
スケッチベースの地形生成は、コンピュータゲーム、アニメーション、バーチャルリアリティーなどの様々なアプリケーションにおいて、仮想環境のための現実的な風景を作成しようとしている。
本稿では,制御性向上のためのユーザガイダンスを積極的に取り入れた,新しい拡散に基づく地形拡散ネットワーク(TDN)を提案する。
3つの地形合成装置は、構造的、中間的、きめ細やかなレベル認知のために設計されており、それぞれの合成装置は異なる地形の側面に集中することができる。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-08-31T13:41:34Z) - Pave the Way to Grasp Anything: Transferring Foundation Models for
Universal Pick-Place Robots [50.73735524550534]
そこで本稿では,最先端基礎モデルによって生成された言語基底セグメンテーションマスクを効果的に活用する新しいパラダイムを提案する。
マスクから伝達される正確なセマンティクスとジオメトリを多視点ポリシーモデルに統合することにより、正確なオブジェクトのポーズを認識し、サンプル効率のよい学習を可能にする。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-06-09T07:22:12Z) - Shape, Pose, and Appearance from a Single Image via Bootstrapped
Radiance Field Inversion [54.151979979158085]
提案手法では,自然画像に対する基本的エンドツーエンド再構築フレームワークを導入し,正確な地平のポーズが得られない。
そこで,モデルが解の第一の推算を生成するハイブリッド・インバージョン・スキームを適用する。
当社のフレームワークでは,イメージを10ステップでデレンダリングすることが可能で,現実的なシナリオで使用することが可能です。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-11-21T17:42:42Z) - InvGAN: Invertible GANs [88.58338626299837]
InvGANはInvertible GANの略で、高品質な生成モデルの潜在空間に実際の画像を埋め込むことに成功した。
これにより、画像のインペイント、マージ、オンラインデータ拡張を実行できます。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-12-08T21:39:00Z) - Towards Optimal Strategies for Training Self-Driving Perception Models
in Simulation [98.51313127382937]
合成ドメインのみにおけるラベルの使用に焦点を当てる。
提案手法では,ニューラル不変表現の学習方法と,シミュレータからデータをサンプリングする方法に関する理論的にインスピレーションを得た視点を導入する。
マルチセンサーデータを用いた鳥眼視車両分割作業におけるアプローチについて紹介する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-11-15T18:37:43Z) - Solving Occlusion in Terrain Mapping with Neural Networks [7.703348666813963]
本研究では,実世界のデータに基づいて,地上情報を必要としない自己教師付き学習手法を提案する。
私たちのニューラルネットワークは、自律的な地上ロボットに適したサンプリングレートで、CPUとGPUの両方でリアルタイムで実行できます。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-09-15T08:30:16Z) - A Hybrid Sparse-Dense Monocular SLAM System for Autonomous Driving [0.5735035463793008]
本研究では,移動車に装着した単眼カメラを用いて,屋外環境の幾何学的形状の高密度な3次元モデルを再構成する。
本システムでは,最先端のスパース特徴と高密度融合型視覚SLAMアルゴリズムを組み合わせたハイブリッドマッピングアーキテクチャを用いて深度予測を行う。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-08-17T16:13:01Z) - Manifold Topology Divergence: a Framework for Comparing Data Manifolds [109.0784952256104]
本研究では,深部生成モデルの評価を目的としたデータ多様体の比較フレームワークを開発する。
クロスバーコードに基づき,manifold Topology Divergence score(MTop-Divergence)を導入する。
MTop-Divergenceは,様々なモードドロップ,モード内崩壊,モード発明,画像乱れを正確に検出する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-06-08T00:30:43Z) - Semi-supervised Synthesis of High-Resolution Editable Textures for 3D
Humans [14.098628848491147]
半教師付き構成で3次元メッシュの多彩な高忠実度テクスチャマップを生成する新しい手法を提案する。
テクスチャマップ内のセマンティクス領域のレイアウトを定義するセグメンテーションマスクを考えると、ネットワークはさまざまなスタイルで高解像度のテクスチャを生成し、レンダリング目的に使用されます。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-03-31T17:58:34Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。