論文の概要: Pix2Repair: Implicit Shape Restoration from Images

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.18273v2
• Date: Sat, 4 Nov 2023 17:25:49 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-07 22:14:31.258475
• Title: Pix2Repair: Implicit Shape Restoration from Images
• Title（参考訳）: Pix2Repair:画像から形状を復元する
• Authors: Xinchao Song, Nikolas Lamb, Sean Banerjee, Natasha Kholgade Banerjee
• Abstract要約: Pix2Repairは、壊れた物体の画像を入力として、自動的に3Dプリント可能な復元形状を生成する。 本稿では, 幾何学的ブレークスとブレーキング・バッドデータセットからの人工骨折の修復と, ファンタスティック・ブレークスデータセットからの文化的遺産について述べる。 提案手法は, チャンファー距離, 地移動器距離, 正規整合性, パーセンテージの回復率の観点から, 形状修復に適応した形状修復法よりも優れていた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.663519916453075
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We present Pix2Repair, an automated shape repair approach that generates restoration shapes from images to repair fractured objects. Prior repair approaches require a high-resolution watertight 3D mesh of the fractured object as input. Input 3D meshes must be obtained using expensive 3D scanners, and scanned meshes require manual cleanup, limiting accessibility and scalability. Pix2Repair takes an image of the fractured object as input and automatically generates a 3D printable restoration shape. We contribute a novel shape function that deconstructs a latent code representing the fractured object into a complete shape and a break surface. We show restorations for synthetic fractures from the Geometric Breaks and Breaking Bad datasets, and cultural heritage objects from the QP dataset, and for real fractures from the Fantastic Breaks dataset. We overcome challenges in restoring axially symmetric objects by predicting view-centered restorations. Our approach outperforms shape completion approaches adapted for shape repair in terms of chamfer distance, earth mover's distance, normal consistency, and percent restorations generated.
• Abstract（参考訳）: Pix2Repairは、画像から復元形状を生成し、破折した物体を修復する自動形状修復手法である。 以前の修理アプローチでは、入力として破砕した物体の高分解能の防水3dメッシュが必要だった。 入力3Dメッシュは高価な3Dスキャナーを使用して取得し、スキャンされたメッシュは手作業によるクリーンアップ、アクセシビリティとスケーラビリティの制限を必要とする。 Pix2Repairは、壊れた物体の画像を入力として、自動的に3Dプリント可能な復元形状を生成する。 本稿では, 破壊対象を表す潜在符号を, 完全な形状と破壊面に分解する新しい形状関数を提案する。 本稿では, 幾何破折と破折バッドデータセットからの人工骨折の復元, QPデータセットからの文化的遺産, Fantastic Breaksデータセットからの実際の骨折の復元について述べる。 視線中心の復元を予測することで軸対称物体の復元における課題を克服する。 本手法は, シャムハ距離, アースムーバー距離, ノーマル一貫性, およびパーセンテージ復元の観点で形状修復に適応した形状補完アプローチよりも優れる。

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