Fugu-MT 論文翻訳(概要): GNPM: Geometric-Aware Neural Parametric Models

論文の概要: GNPM: Geometric-Aware Neural Parametric Models

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.10621v1
Date: Wed, 21 Sep 2022 19:23:31 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-09-23 13:23:36.645050
Title: GNPM: Geometric-Aware Neural Parametric Models
Title（参考訳）: gnpm:幾何学的アウェアニューラルパラメトリックモデル
Authors: Mirgahney Mohamed, Lourdes Agapito
Abstract要約: 本研究では,データの局所的構造を考慮し,ゆがんだ形状を学習し,4次元力学の潜在空間を呈する学習パラメトリックモデルを提案する。我々は、人間の様々なデータセット上でGNPMを評価し、訓練中に高密度の通信を必要とする最先端の手法に匹敵する性能を発揮することを示す。
参考スコア（独自算出の注目度）: 6.620111952225635
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: We propose Geometric Neural Parametric Models (GNPM), a learned parametric model that takes into account the local structure of data to learn disentangled shape and pose latent spaces of 4D dynamics, using a geometric-aware architecture on point clouds. Temporally consistent 3D deformations are estimated without the need for dense correspondences at training time, by exploiting cycle consistency. Besides its ability to learn dense correspondences, GNPMs also enable latent-space manipulations such as interpolation and shape/pose transfer. We evaluate GNPMs on various datasets of clothed humans, and show that it achieves comparable performance to state-of-the-art methods that require dense correspondences during training.
Abstract（参考訳）: 本稿では,GNPM(Geometric Neural Parametric Models)を提案する。このモデルでは,データの局所的構造を考慮し,点雲上の幾何認識アーキテクチャを用いて,不整形を学習し,4次元ダイナミックスの潜時空間を描画する。サイクル整合性を利用して、トレーニング時に密度の高い対応を必要とせず、時間的に一貫した3次元変形を推定する。密度の高い対応を学習する能力に加えて、GNPMは補間や形状/位置移動などの潜在空間操作を可能にする。布を被った人間の様々なデータセット上でGNPMを評価し,訓練中に高密度の通信を必要とする最先端の手法と同等の性能を示すことを示す。

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