論文の概要: SDF-3DGAN: A 3D Object Generative Method Based on Implicit Signed Distance Function

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.06821v1
• Date: Mon, 13 Mar 2023 02:48:54 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-14 16:40:49.125098
• Title: SDF-3DGAN: A 3D Object Generative Method Based on Implicit Signed Distance Function
• Title（参考訳）: SDF-3DGAN: 入出力符号距離関数に基づく3次元オブジェクト生成法
• Authors: Lutao Jiang, Ruyi Ji, Libo Zhang
• Abstract要約: 我々は3次元オブジェクト生成と3次元認識画像タスクのための新しい手法 SDF-3DGAN を開発した。 宇宙空間における3次元物体の高画質表現にSDFを適用し,高効率かつ高精度な新しいSDFニューラルを設計する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.199463450025391
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In this paper, we develop a new method, termed SDF-3DGAN, for 3D object generation and 3D-Aware image synthesis tasks, which introduce implicit Signed Distance Function (SDF) as the 3D object representation method in the generative field. We apply SDF for higher quality representation of 3D object in space and design a new SDF neural renderer, which has higher efficiency and higher accuracy. To train only on 2D images, we first generate the objects, which are represented by SDF, from Gaussian distribution. Then we render them to 2D images and use them to apply GAN training method together with 2D images in the dataset. In the new rendering method, we relieve all the potential of SDF mathematical property to alleviate computation pressure in the previous SDF neural renderer. In specific, our new SDF neural renderer can solve the problem of sampling ambiguity when the number of sampling point is not enough, \ie use the less points to finish higher quality sampling task in the rendering pipeline. And in this rendering pipeline, we can locate the surface easily. Therefore, we apply normal loss on it to control the smoothness of generated object surface, which can make our method enjoy the much higher generation quality. Quantitative and qualitative experiments conducted on public benchmarks demonstrate favorable performance against the state-of-the-art methods in 3D object generation task and 3D-Aware image synthesis task. Our codes will be released at https://github.com/lutao2021/SDF-3DGAN.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,3次元オブジェクト生成のためのSDF-3DGANと呼ばれる新しい手法を開発し,生成領域における3次元オブジェクト表現法として暗黙の符号付き距離関数(SDF)を導入する。 空間における3次元物体の高画質表現にSDFを適用し,高効率かつ高精度な新しいSDFニューラルレンダラーを設計する。 2次元画像のみをトレーニングするために、まずガウス分布からSDFで表現されたオブジェクトを生成する。 そして、それらを2D画像にレンダリングし、データセット内の2D画像とともにGANトレーニング手法を適用する。 新しいレンダリング法では,従来のSDFニューラルレンダラの計算圧力を軽減するために,SDFの数学的特性のポテンシャルをすべて緩和する。 具体的には、新しいSDFニューラルレンダラーは、サンプリングポイント数が不十分な場合に、サンプリングのあいまいさを解消し、より少ないポイントを使用してレンダリングパイプラインで高品質なサンプリングタスクを完了する。 このレンダリングパイプラインでは、表面を容易に見つけることができます。 したがって, 生成した物体表面の平滑性を制御するために, 正常な損失を適用することで, 従来よりも優れた品質を享受できる。 3Dオブジェクト生成タスクと3D-Aware画像合成タスクにおける最先端手法に対する定量的および定性的な評価実験を行った。 私たちのコードはhttps://github.com/lutao2021/SDF-3DGANで公開されます。

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