論文の概要: Tetrahedral Diffusion Models for 3D Shape Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.13220v1
• Date: Wed, 23 Nov 2022 18:58:33 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-24 14:57:22.441831
• Title: Tetrahedral Diffusion Models for 3D Shape Generation
• Title（参考訳）: 3次元形状生成のためのテトラダラル拡散モデル
• Authors: Nikolai Kalischek, Torben Peters, Jan D. Wegner, Konrad Schindler
• Abstract要約: DDM(probabilistic denoising diffusion model)は、ニューラルネットワークの生成能力を進歩させたモデルである。 本稿では3次元空間の四面体分割に対するDDMの拡張である四面体拡散モデルを紹介する。 テトラドラル拡散は、可塑性で、視覚的に快く、多様な3次元形状をもたらし、色のような表面特性を処理でき、その結果の形状を操作するために試験時にガイドできることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 25.26269466954478
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Recently, probabilistic denoising diffusion models (DDMs) have greatly advanced the generative power of neural networks. DDMs, inspired by non-equilibrium thermodynamics, have not only been used for 2D image generation, but can also readily be applied to 3D point clouds. However, representing 3D shapes as point clouds has a number of drawbacks, most obvious perhaps that they have no notion of topology or connectivity. Here, we explore an alternative route and introduce tetrahedral diffusion models, an extension of DDMs to tetrahedral partitions of 3D space. The much more structured 3D representation with space-filling tetrahedra makes it possible to guide and regularize the diffusion process and to apply it to colorized assets. To manipulate the proposed representation, we develop tetrahedral convolutions, down- and up-sampling kernels. With those operators, 3D shape generation amounts to learning displacement vectors and signed distance values on the tetrahedral grid. Our experiments confirm that Tetrahedral Diffusion yields plausible, visually pleasing and diverse 3D shapes, is able to handle surface attributes like color, and can be guided at test time to manipulate the resulting shapes.
• Abstract（参考訳）: 近年,DDM(probabilistic denoising diffusion model)は,ニューラルネットワークの生成能力を大幅に向上させている。 非平衡熱力学にインスパイアされたddmは、2次元画像生成に使用されるだけでなく、3次元点雲にも容易に適用できる。 しかし、3次元形状を点雲として表すには多くの欠点があり、トポロジーや接続性の概念がないことは明らかである。 本稿では, ddmを3次元空間の四面体分割へ拡張した四面体拡散モデルを紹介する。 空間充填テトラヘドラによるより構造化された3次元表現により、拡散過程をガイドし、規則化し、それを着色資産に適用することができる。 提案手法を操作するために,四面体畳み込み,ダウンサンプリング,アップサンプリングカーネルを開発した。 これらの演算子では、3次元形状生成は四面体格子上の変位ベクトルと符号付き距離値の学習に等しい。 実験の結果, テトラドラル拡散は可塑性, 視覚的に快く, 多様な3次元形状をもたらし, 色などの表面特性を処理でき, 結果の形状を操作できることがわかった。

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