論文の概要: 3DILG: Irregular Latent Grids for 3D Generative Modeling
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.13914v1
- Date: Fri, 27 May 2022 11:29:52 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-05-30 14:56:40.958837
- Title: 3DILG: Irregular Latent Grids for 3D Generative Modeling
- Title（参考訳）: 3DILG: 3次元生成モデリングのための不規則遅延格子
- Authors: Biao Zhang, Matthias Nie{\ss}ner, Peter Wonka
- Abstract要約: ニューラルネットワークとして3次元形状を符号化するための新しい表現を提案する。
この表現はトランスアーキテクチャと互換性があり、形状再構成と形状生成の両方の利点があるように設計されている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 44.16807313707137
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: We propose a new representation for encoding 3D shapes as neural fields. The
representation is designed to be compatible with the transformer architecture
and to benefit both shape reconstruction and shape generation. Existing works
on neural fields are grid-based representations with latents defined on a
regular grid. In contrast, we define latents on irregular grids, enabling our
representation to be sparse and adaptive. In the context of shape
reconstruction from point clouds, our shape representation built on irregular
grids improves upon grid-based methods in terms of reconstruction accuracy. For
shape generation, our representation promotes high-quality shape generation
using auto-regressive probabilistic models. We show different applications that
improve over the current state of the art. First, we show results for
probabilistic shape reconstruction from a single higher resolution image.
Second, we train a probabilistic model conditioned on very low resolution
images. Third, we apply our model to category-conditioned generation. All
probabilistic experiments confirm that we are able to generate detailed and
high quality shapes to yield the new state of the art in generative 3D shape
modeling.
- Abstract（参考訳）: ニューラルネットワークとして3次元形状を符号化するための新しい表現を提案する。
この表現はトランスアーキテクチャと互換性があり、形状再構成と形状生成の両方の利点があるように設計されている。
既存のニューラルフィールドの作業は、格子ベースの表現であり、遅延は正規格子上で定義される。
対照的に、不規則なグリッド上での潜在性を定義し、表現がスパースかつ適応的になるようにします。
点雲からの形状復元の文脈において,不規則な格子上に構築した形状表現は,再構成精度の観点からグリッドベース手法により改善される。
形状生成では, 自己回帰確率モデルを用いて高品質な形状生成を促進する。
アートの現在の状況を改善する、さまざまなアプリケーションを示します。
まず,高解像度画像からの確率的形状再構成の結果を示す。
第二に、超低解像度画像に条件付確率モデルを訓練する。
第3に、我々のモデルをカテゴリー条件付き生成に適用する。
すべての確率論的実験により、精細で高品質な形状を生成でき、生成的3次元形状モデリングにおける新しい技術が得られることが確認された。
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