論文の概要: Neural Shape Deformation Priors

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.05616v1
• Date: Tue, 11 Oct 2022 17:03:25 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-12 16:39:19.672858
• Title: Neural Shape Deformation Priors
• Title（参考訳）: ニューラル形状変形前駆体
• Authors: Jiapeng Tang, Lev Markhasin, Bi Wang, Justus Thies, Matthias Nie{\ss}ner
• Abstract要約: 本稿では,新しい形状操作法であるニューラル・シェイプ・フォーメーション・プレファレンスを提案する。 形状の幾何学的性質に基づいて変形挙動を学習する。 本手法は, 難解な変形に対して適用可能であり, 未知の変形に対して良好に一般化できる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.14047635248036
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: We present Neural Shape Deformation Priors, a novel method for shape manipulation that predicts mesh deformations of non-rigid objects from user-provided handle movements. State-of-the-art methods cast this problem as an optimization task, where the input source mesh is iteratively deformed to minimize an objective function according to hand-crafted regularizers such as ARAP. In this work, we learn the deformation behavior based on the underlying geometric properties of a shape, while leveraging a large-scale dataset containing a diverse set of non-rigid deformations. Specifically, given a source mesh and desired target locations of handles that describe the partial surface deformation, we predict a continuous deformation field that is defined in 3D space to describe the space deformation. To this end, we introduce transformer-based deformation networks that represent a shape deformation as a composition of local surface deformations. It learns a set of local latent codes anchored in 3D space, from which we can learn a set of continuous deformation functions for local surfaces. Our method can be applied to challenging deformations and generalizes well to unseen deformations. We validate our approach in experiments using the DeformingThing4D dataset, and compare to both classic optimization-based and recent neural network-based methods.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,ユーザのハンドル動作から非剛性物体のメッシュ変形を予測する新しい形状操作法であるneural shape deformation priorsを提案する。 最先端の手法は、この問題を最適化タスクとみなし、入力源メッシュはARAPのような手作りの正規化器に従って目的関数を最小化するために反復的に変形する。 本研究では,非剛性変形の多種多様な集合を含む大規模データセットを活用して,形状の幾何学的性質に基づいて変形挙動を学習する。 具体的には, ソースメッシュと, 部分的表面変形を記述するハンドルの所望の目標位置を与えられた場合, 空間変形を記述するために3次元空間で定義される連続的変形場を予測する。 そこで本研究では, 形状変形を局所的表面変形の合成として表現する変圧器型変形ネットワークを提案する。 3次元空間に固定された局所潜伏符号の集合を学習し、そこから局所曲面の連続変形関数の集合を学ぶことができる。 本手法は, 挑戦的変形に適用でき, 未発見の変形に対してよく一般化できる。 DeformingThing4Dデータセットを用いて実験を行い,従来の最適化手法と最近のニューラルネットワーク手法との比較を行った。

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