論文の概要: GIFS: Neural Implicit Function for General Shape Representation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.07126v1
- Date: Thu, 14 Apr 2022 17:29:20 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-04-15 13:38:58.534311
- Title: GIFS: Neural Implicit Function for General Shape Representation
- Title（参考訳）: gifs: 一般形状表現のための神経暗黙関数
- Authors: Jianglong Ye, Yuntao Chen, Naiyan Wang, Xiaolong Wang
- Abstract要約: 3次元形状の一般インプリシット関数 (GIFS) は, 一般形状を表す新しい手法である。
3D空間を事前に定義された内側の領域に分割する代わりに、GIFSは2つの点が任意の表面で分離されているかどうかを符号化する。
ShapeNetの実験では、GIFSは再現性、レンダリング効率、視覚的忠実度の観点から、従来の最先端手法よりも優れていた。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 23.91110763447458
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Recent development of neural implicit function has shown tremendous success
on high-quality 3D shape reconstruction. However, most works divide the space
into inside and outside of the shape, which limits their representing power to
single-layer and watertight shapes. This limitation leads to tedious data
processing (converting non-watertight raw data to watertight) as well as the
incapability of representing general object shapes in the real world. In this
work, we propose a novel method to represent general shapes including
non-watertight shapes and shapes with multi-layer surfaces. We introduce
General Implicit Function for 3D Shape (GIFS), which models the relationships
between every two points instead of the relationships between points and
surfaces. Instead of dividing 3D space into predefined inside-outside regions,
GIFS encodes whether two points are separated by any surface. Experiments on
ShapeNet show that GIFS outperforms previous state-of-the-art methods in terms
of reconstruction quality, rendering efficiency, and visual fidelity. Project
page is available at https://jianglongye.com/gifs .
- Abstract（参考訳）: 近年の神経暗黙機能の発達は,高品質な3次元形状再構成において大きな成功を収めている。
しかし、ほとんどの作品では空間を内部と外部に分割し、その表現力は単層と水密な形状に制限される。
この制限は、退屈なデータ処理(非水密な生データを水密に変換する)と、現実世界の一般的なオブジェクト形状を表現できないことに繋がる。
本研究では,多層面を有する非水密形状と形状を含む一般形状を表現する新しい手法を提案する。
本稿では,3次元形状の一般インプリシット関数(GIFS)を導入し,各2点間の関係を点と面の関係ではなくモデル化する。
3D空間を事前に定義された内側の領域に分割する代わりに、GIFSは2つの点が任意の表面で分離されているかどうかを符号化する。
ShapeNetの実験では、GIFSは再現性、レンダリング効率、視覚的忠実度の観点から、従来の最先端手法よりも優れていた。
プロジェクトページはhttps://jianglongye.com/gifs。
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