論文の概要: DA Wand: Distortion-Aware Selection using Neural Mesh Parameterization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.06344v2
• Date: Wed, 14 Dec 2022 03:17:20 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-15 11:56:45.508106
• Title: DA Wand: Distortion-Aware Selection using Neural Mesh Parameterization
• Title（参考訳）: DAワンド:ニューラルメッシュパラメータ化を用いた歪み認識の選択
• Authors: Richard Liu, Noam Aigerman, Vladimir G. Kim, Rana Hanocka
• Abstract要約: 本稿では,メッシュ点付近の局所部分領域を選択する手法を提案する。 私たちのフレームワークは、表面の絵画を誘発するインタラクティブなウェイトによって駆動されます。 我々は2D領域にパラメータ化された3D領域を選択するためにネットワークを訓練する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 40.36973392041953
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We present a neural technique for learning to select a local sub-region around a point which can be used for mesh parameterization. The motivation for our framework is driven by interactive workflows used for decaling, texturing, or painting on surfaces. Our key idea is to incorporate segmentation probabilities as weights of a classical parameterization method, implemented as a novel differentiable parameterization layer within a neural network framework. We train a segmentation network to select 3D regions that are parameterized into 2D and penalized by the resulting distortion, giving rise to segmentations which are distortion-aware. Following training, a user can use our system to interactively select a point on the mesh and obtain a large, meaningful region around the selection which induces a low-distortion parameterization. Our code and project page are currently available.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,メッシュパラメータ化に使用できる点周辺の局所部分領域を学習するためのニューラル手法を提案する。 私たちのフレームワークの動機は、表面のデカリング、テキスト作成、ペイントに使用されるインタラクティブなワークフローにあります。 我々の重要なアイデアは、ニューラルネットワークフレームワーク内で新しい微分可能パラメータ化層として実装された古典的なパラメータ化法の重みとしてセグメンテーション確率を組み込むことである。 我々は,2次元にパラメータ化され,歪みによってペナル化される3次元領域を選択するようにセグメンテーションネットワークを訓練する。 学習の後、ユーザは我々のシステムを使ってメッシュ上の点を対話的に選択し、低歪みパラメータ化を誘導する選択に関する大きな意味のある領域を得ることができる。 私たちのコードとプロジェクトページは現在利用可能です。

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