論文の概要: Explicit Neural Surfaces: Learning Continuous Geometry With Deformation Fields

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.02956v1
• Date: Mon, 5 Jun 2023 15:24:33 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-06 14:24:11.479061
• Title: Explicit Neural Surfaces: Learning Continuous Geometry With Deformation Fields
• Title（参考訳）: 明示的な神経表面:変形場を用いた連続幾何学の学習
• Authors: Thomas Walker, Octave Mariotti, Amir Vaxman, Hakan Bilen
• Abstract要約: 複数のビューから明確に定義された連続表面を学習する効率的な表面再構成法であるExplicit Neural Surfaces (ENS)を導入する。 ENSは1桁から2桁の速度で訓練し、暗黙の表現に比べて高い品質のメッシュを抽出することができる。 我々は,物体の集合を1つのモデルで学習し,異なる形状,表面の細部,テクスチャ間の不整合を実現するためのアプローチを適用した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 31.66886583106499
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: We introduce Explicit Neural Surfaces (ENS), an efficient surface reconstruction method that learns an explicitly defined continuous surface from multiple views. We use a series of neural deformation fields to progressively transform a continuous input surface to a target shape. By sampling meshes as discrete surface proxies, we train the deformation fields through efficient differentiable rasterization, and attain a mesh-independent and smooth surface representation. By using Laplace-Beltrami eigenfunctions as an intrinsic positional encoding alongside standard extrinsic Fourier features, our approach can capture fine surface details. ENS trains 1 to 2 orders of magnitude faster and can extract meshes of higher quality compared to implicit representations, whilst maintaining competitive surface reconstruction performance and real-time capabilities. Finally, we apply our approach to learn a collection of objects in a single model, and achieve disentangled interpolations between different shapes, their surface details, and textures.
• Abstract（参考訳）: 複数のビューから明確に定義された連続表面を学習する効率的な表面再構成法であるExplicit Neural Surfaces (ENS)を導入する。 連続入力面を目標形状に漸進的に変換するために,一連の神経変形場を用いる。 メッシュを離散曲面プロキシとしてサンプリングすることにより、効率的な微分ラスタ化により変形場を訓練し、メッシュ非依存かつ滑らかな表面表現を実現する。 laplace-beltrami固有関数を標準の極端フーリエ特徴と並行して本質的な位置符号化として用いることで,詳細な表面詳細を捉えることができる。 ENSは1桁から2桁の速度で走行し、暗黙の表現よりも高い品質のメッシュを抽出できる一方で、競合する表面再構成性能とリアルタイム能力を維持している。 最後に, 物体の集合を1つのモデルで学習し, 異なる形状, 表面の細部, テクスチャ間の乱れを補間する手法を提案する。

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