論文の概要: TetGAN: A Convolutional Neural Network for Tetrahedral Mesh Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.05735v1
• Date: Tue, 11 Oct 2022 19:03:22 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-13 13:44:59.430360
• Title: TetGAN: A Convolutional Neural Network for Tetrahedral Mesh Generation
• Title（参考訳）: TetGAN:tetrahedral Mesh生成のための畳み込みニューラルネットワーク
• Authors: William Gao, April Wang, Gal Metzer, Raymond A. Yeh, Rana Hanocka
• Abstract要約: 四面体メッシュを生成するために設計された畳み込みニューラルネットワークTetGANを提案する。 我々の定式化は、四面体畳み込み、プーリング、アップサンプリング操作の定義を可能にする。 本稿では,テトラヘドラルメッシュを意味的に意味のある潜在空間にエンコードする手法について述べる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 22.302674091474838
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We present TetGAN, a convolutional neural network designed to generate tetrahedral meshes. We represent shapes using an irregular tetrahedral grid which encodes an occupancy and displacement field. Our formulation enables defining tetrahedral convolution, pooling, and upsampling operations to synthesize explicit mesh connectivity with variable topological genus. The proposed neural network layers learn deep features over each tetrahedron and learn to extract patterns within spatial regions across multiple scales. We illustrate the capabilities of our technique to encode tetrahedral meshes into a semantically meaningful latent-space which can be used for shape editing and synthesis. Our project page is at https://threedle.github.io/tetGAN/.
• Abstract（参考訳）: 四面体メッシュを生成するために設計された畳み込みニューラルネットワークTetGANを提案する。 占有と変位場を符号化する不規則な四面体格子を用いて形状を表現する。 我々の定式化により、四面体畳み込み、プーリング、アップサンプリング操作を定義し、可変トポロジカル属との明示的なメッシュ接続を合成することができる。 提案するニューラルネットワーク層は,各テトラヘドロンの深い特徴を学習し,複数のスケールにわたる空間領域内のパターンを抽出する。 本稿では,四面体メッシュを意味的に意味のある潜在空間に符号化し,形状の編集や合成に利用できる手法について述べる。 私たちのプロジェクトページはhttps:// Threedle.github.io/tetGAN/です。

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