論文の概要: 3D Generative Model Latent Disentanglement via Local Eigenprojection
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.12798v2
- Date: Tue, 4 Apr 2023 14:17:15 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-04-05 17:49:58.741775
- Title: 3D Generative Model Latent Disentanglement via Local Eigenprojection
- Title（参考訳）: 局所固有投影による3次元生成モデル潜時歪み
- Authors: Simone Foti, Bongjin Koo, Danail Stoyanov, Matthew J. Clarkson
- Abstract要約: 本稿では,3次元頭部および体メッシュの異なるニューラルネットワークに基づく生成モデルに対するスペクトル幾何学に基づく新しい損失関数を提案する。
実験結果から,我々の局所固有射影不整形(LED)モデルでは,最先端技術に対する不整形が改善されていることがわかった。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.713373496487012
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Designing realistic digital humans is extremely complex. Most data-driven
generative models used to simplify the creation of their underlying geometric
shape do not offer control over the generation of local shape attributes. In
this paper, we overcome this limitation by introducing a novel loss function
grounded in spectral geometry and applicable to different neural-network-based
generative models of 3D head and body meshes. Encouraging the latent variables
of mesh variational autoencoders (VAEs) or generative adversarial networks
(GANs) to follow the local eigenprojections of identity attributes, we improve
latent disentanglement and properly decouple the attribute creation.
Experimental results show that our local eigenprojection disentangled (LED)
models not only offer improved disentanglement with respect to the
state-of-the-art, but also maintain good generation capabilities with training
times comparable to the vanilla implementations of the models.
- Abstract（参考訳）: リアルなデジタル人間のデザインは非常に複雑です。
多くのデータ駆動生成モデルは、基礎となる幾何学的形状の生成を単純化するために使われ、局所的な形状特性の生成を制御できない。
本稿では,スペクトル幾何学に基づく新たな損失関数を導入し,ニューラルネットワークに基づく3次元頭部・ボディメッシュ生成モデルに適用することで,この限界を克服する。
メッシュ変分オートエンコーダ(vaes)やgans(generative adversarial network)の潜在変数にアイデンティティ属性の局所固有プロジェクションに従うように促し、潜在性不連続を改善し、属性生成を適切に分離する。
実験結果から,我々の局所固有射影不整合(LED)モデルは,最先端技術に対する不整合性を向上するだけでなく,モデルのバニラ実装に匹敵する訓練時間で優れた生成能力を維持できることが示された。
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