論文の概要: Neural Implicit Shape Editing using Boundary Sensitivity

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.12951v1
• Date: Mon, 24 Apr 2023 13:04:15 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-26 19:57:42.685127
• Title: Neural Implicit Shape Editing using Boundary Sensitivity
• Title（参考訳）: 境界感度を用いた神経陰影形状編集
• Authors: Arturs Berzins, Moritz Ibing, Leif Kobbelt
• Abstract要約: パラメータの摂動が形状境界をどう移動するかを表現するために境界感度を利用する。 これを用いて幾何学的編集を行い、グローバルに規定された変形を最もよく近似するパラメータ更新を求める。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.621108702820313
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Neural fields are receiving increased attention as a geometric representation due to their ability to compactly store detailed and smooth shapes and easily undergo topological changes. Compared to classic geometry representations, however, neural representations do not allow the user to exert intuitive control over the shape. Motivated by this, we leverage boundary sensitivity to express how perturbations in parameters move the shape boundary. This allows to interpret the effect of each learnable parameter and study achievable deformations. With this, we perform geometric editing: finding a parameter update that best approximates a globally prescribed deformation. Prescribing the deformation only locally allows the rest of the shape to change according to some prior, such as semantics or deformation rigidity. Our method is agnostic to the model its training and updates the NN in-place. Furthermore, we show how boundary sensitivity helps to optimize and constrain objectives (such as surface area and volume), which are difficult to compute without first converting to another representation, such as a mesh.
• Abstract（参考訳）: ニューラルネットワークは、詳細に滑らかな形状をコンパクトに保存し、トポロジカルな変化を容易に受けられるため、幾何学的表現として注目されている。 しかし、従来の幾何学的表現と比較すると、ニューラル表現はユーザーが形状を直感的に制御できない。 これにより, パラメータの摂動が形状境界をどう移動するかを表現するために境界感度を利用する。 これにより、各学習可能なパラメータの効果を解釈し、達成可能な変形を研究することができる。 これにより,グローバルに定められた変形を最もよく近似するパラメータ更新を見つけることで,幾何学的な編集を行う。 変形を局所的にのみ記述することで、他の形状は、セマンティクスや変形剛性など、何らかの事前に変化させることができる。 本手法はトレーニング対象のモデルに非依存であり,NNをその場で更新する。 さらに,境界感度が,メッシュなどの他の表現に変換することなく計算が困難である対象(表面積や体積など)の最適化と制約にどのように役立つかを示す。

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