論文の概要: MeshDiffusion: Score-based Generative 3D Mesh Modeling

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.08133v2
• Date: Sat, 15 Apr 2023 09:35:51 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-18 20:44:53.828667
• Title: MeshDiffusion: Score-based Generative 3D Mesh Modeling
• Title（参考訳）: MeshDiffusion: スコアベースの生成3Dメッシュモデリング
• Authors: Zhen Liu, Yao Feng, Michael J. Black, Derek Nowrouzezahrai, Liam Paull, Weiyang Liu
• Abstract要約: 本研究では,シーンの自動生成と物理シミュレーションのための現実的な3次元形状生成の課題について考察する。 メッシュのグラフ構造を利用して、3Dメッシュを生成するのにシンプルだが非常に効果的な生成モデリング手法を用いる。 具体的には、変形可能な四面体格子でメッシュを表現し、この直接パラメトリゼーション上で拡散モデルを訓練する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 68.40770889259143
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We consider the task of generating realistic 3D shapes, which is useful for a variety of applications such as automatic scene generation and physical simulation. Compared to other 3D representations like voxels and point clouds, meshes are more desirable in practice, because (1) they enable easy and arbitrary manipulation of shapes for relighting and simulation, and (2) they can fully leverage the power of modern graphics pipelines which are mostly optimized for meshes. Previous scalable methods for generating meshes typically rely on sub-optimal post-processing, and they tend to produce overly-smooth or noisy surfaces without fine-grained geometric details. To overcome these shortcomings, we take advantage of the graph structure of meshes and use a simple yet very effective generative modeling method to generate 3D meshes. Specifically, we represent meshes with deformable tetrahedral grids, and then train a diffusion model on this direct parametrization. We demonstrate the effectiveness of our model on multiple generative tasks.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,シーンの自動生成や物理シミュレーションなど,様々な応用に有用な現実的な3次元形状を生成するタスクについて考察する。 voxelsやpoint cloudのような他の3d表現と比較して、メッシュは(1)リライトやシミュレーションのために簡単に任意の形状の操作を可能にし、(2)メッシュに最適化されたモダンなグラフィックパイプラインのパワーを十分に活用できるため、実際にはより望ましい。 従来のスケーラブルなメッシュ生成手法では,サブ最適ポストプロセッシングが一般的であり,粒度の細かい幾何学的詳細を必要とせず,過度にスムースあるいはノイズの多い表面を生成する傾向がある。 これらの欠点を克服するために,メッシュのグラフ構造を利用し,単純かつ非常に効果的な生成モデリング手法を用いて3dメッシュを生成する。 具体的には、変形可能な四面体格子でメッシュを表現し、この直接パラメトリゼーション上で拡散モデルを訓練する。 複数の生成タスクにおけるモデルの有効性を示す。

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