論文の概要: NutritionVerse-Thin: An Optimized Strategy for Enabling Improved Rendering of 3D Thin Food Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.05620v1
• Date: Wed, 12 Apr 2023 05:34:32 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-13 16:08:04.987221
• Title: NutritionVerse-Thin: An Optimized Strategy for Enabling Improved Rendering of 3D Thin Food Models
• Title（参考訳）: NutritionVerse-Thin:3次元食品モデルのレンダリング改善のための最適化戦略
• Authors: Chi-en Amy Tai, Jason Li, Sriram Kumar, Saeejith Nair, Yuhao Chen, Pengcheng Xi, Alexander Wong
• Abstract要約: 薄型3D食品モデルのレンダリングを改善するための最適化戦略を提案する。 提案手法は,薄膜最適化微分可能再構成法を用いて3次元モデルメッシュを生成する。 単純ながら、この技術は細い3Dオブジェクトの迅速かつ高度に一貫したキャプチャに利用できる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 66.77685168785152
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: With the growth in capabilities of generative models, there has been growing interest in using photo-realistic renders of common 3D food items to improve downstream tasks such as food printing, nutrition prediction, or management of food wastage. Despite 3D modelling capabilities being more accessible than ever due to the success of NeRF based view-synthesis, such rendering methods still struggle to correctly capture thin food objects, often generating meshes with significant holes. In this study, we present an optimized strategy for enabling improved rendering of thin 3D food models, and demonstrate qualitative improvements in rendering quality. Our method generates the 3D model mesh via a proposed thin-object-optimized differentiable reconstruction method and tailors the strategy at both the data collection and training stages to better handle thin objects. While simple, we find that this technique can be employed for quick and highly consistent capturing of thin 3D objects.
• Abstract（参考訳）: 生成モデルの能力向上に伴い、一般的な3D食品のリアルなレンダリングを用いて、食品印刷、栄養予測、食品の無駄管理といった下流業務を改善することへの関心が高まっている。 3Dモデリング機能は、NeRFベースのビュー合成の成功により、これまで以上にアクセスしやすくなっているが、このようなレンダリング手法は、薄い食品を正しく捕獲するのに苦慮し、しばしば大きな穴を持つメッシュを生成する。 本研究では,薄い3d食品モデルのレンダリングを改善するための最適化戦略を提案し,表示品質の質的改善を示す。 提案手法は,提案手法を用いて3dモデルメッシュを生成し,データ収集とトレーニング段階の両方で戦略を調整し,より薄いオブジェクトを処理する。 単純ながら、この技術は細い3Dオブジェクトの迅速かつ高度に一貫したキャプチャに利用できる。

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