論文の概要: DeepTree: Modeling Trees with Situated Latents

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.05153v1
• Date: Tue, 9 May 2023 03:33:14 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-10 14:06:30.519431
• Title: DeepTree: Modeling Trees with Situated Latents
• Title（参考訳）: DeepTree: 列挙した木をモデリングする
• Authors: Xiaochen Zhou, Bosheng Li, Bedrich Benes, Songlin Fei, S\"oren Pirk
• Abstract要約: そこで本研究では,木を手作業で定義するのではなく,分岐構造に対する発達規則を学習する手法を提案する。 我々は、その振る舞いが本質的な状態によって決定されるため、潜伏状態にあるディープニューラルモデル(deep Neural model)と呼ぶ。 本手法では,複雑なパラメータを定義することなく,多様な木形を生成することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.372189962601073
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In this paper, we propose DeepTree, a novel method for modeling trees based on learning developmental rules for branching structures instead of manually defining them. We call our deep neural model situated latent because its behavior is determined by the intrinsic state -- encoded as a latent space of a deep neural model -- and by the extrinsic (environmental) data that is situated as the location in the 3D space and on the tree structure. We use a neural network pipeline to train a situated latent space that allows us to locally predict branch growth only based on a single node in the branch graph of a tree model. We use this representation to progressively develop new branch nodes, thereby mimicking the growth process of trees. Starting from a root node, a tree is generated by iteratively querying the neural network on the newly added nodes resulting in the branching structure of the whole tree. Our method enables generating a wide variety of tree shapes without the need to define intricate parameters that control their growth and behavior. Furthermore, we show that the situated latents can also be used to encode the environmental response of tree models, e.g., when trees grow next to obstacles. We validate the effectiveness of our method by measuring the similarity of our tree models and by procedurally generated ones based on a number of established metrics for tree form.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,木を手作業で定義する代わりに,分岐構造に対する開発規則の学習に基づく木をモデリングする新しい手法であるDeepTreeを提案する。 我々のディープニューラルモデルは、その振舞いが内在状態(ディープニューラルモデルの潜伏空間としてエンコードされる)と、3D空間とツリー構造上の位置に位置する外部(環境)データによって決定されるため、潜伏状態に位置するディープニューラルモデルと呼ぶ。 ニューラルネットワークパイプラインを使用して,木モデルの分岐グラフ内の単一ノードのみに基づいて,局所的に分岐成長を予測できるように,位置付けられた潜在空間をトレーニングする。 この表現を用いて,新たな枝ノードを徐々に発展させ,樹の成長過程を模倣する。 ルートノードから始まると、ツリー全体が分岐構造になるように、新たに追加されたノード上でニューラルネットワークを反復的にクエリすることで、ツリーが生成される。 本手法は,樹の成長と行動を制御する複雑なパラメータを定義することなく,多種多様な樹形を生成できる。 さらに, 木が障害物に隣接して生長する場合など, 木モデルの環境応答をコード化するために, 位置潜水剤が使用できることを示す。 本手法の有効性は, 木モデルの類似度を計測し, 木形態の定式化指標に基づいて手続き的に生成した手法により検証する。

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