論文の概要: Hybrid Neural Diffeomorphic Flow for Shape Representation and Generation via Triplane

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.01957v1
• Date: Tue, 4 Jul 2023 23:28:01 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-06 15:32:18.610131
• Title: Hybrid Neural Diffeomorphic Flow for Shape Representation and Generation via Triplane
• Title（参考訳）: 三面体による形状表現と生成のためのハイブリッドニューラル拡散型流れ
• Authors: Kun Han, Shanlin Sun, Xiaohui Xie
• Abstract要約: HNDFは、基礎となる表現を暗黙的に学習し、複雑な高密度対応を明示的に軸整列三面体特徴に分解する手法である。 新しい3次元形状を直接生成する従来の手法とは異なり、微分同相流による変形テンプレート形状による形状生成の考え方を探求する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.684276798449115
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Deep Implicit Functions (DIFs) have gained popularity in 3D computer vision due to their compactness and continuous representation capabilities. However, addressing dense correspondences and semantic relationships across DIF-encoded shapes remains a critical challenge, limiting their applications in texture transfer and shape analysis. Moreover, recent endeavors in 3D shape generation using DIFs often neglect correspondence and topology preservation. This paper presents HNDF (Hybrid Neural Diffeomorphic Flow), a method that implicitly learns the underlying representation and decomposes intricate dense correspondences into explicitly axis-aligned triplane features. To avoid suboptimal representations trapped in local minima, we propose hybrid supervision that captures both local and global correspondences. Unlike conventional approaches that directly generate new 3D shapes, we further explore the idea of shape generation with deformed template shape via diffeomorphic flows, where the deformation is encoded by the generated triplane features. Leveraging a pre-existing 2D diffusion model, we produce high-quality and diverse 3D diffeomorphic flows through generated triplanes features, ensuring topological consistency with the template shape. Extensive experiments on medical image organ segmentation datasets evaluate the effectiveness of HNDF in 3D shape representation and generation.
• Abstract（参考訳）: Deep Implicit Functions (DIF) はそのコンパクトさと連続表現能力のために3Dコンピュータビジョンで人気を博している。 しかしながら、difエンコードされた形状にまたがる密接な対応と意味関係への対処は依然として重要な課題であり、テクスチャ転送や形状解析の応用は制限されている。 さらに,DIFを用いた3次元形状生成における最近の取り組みは,対応やトポロジー保存を無視することが多い。 本稿では,下層の表現を暗黙的に学習し,複雑な密接な対応を軸に並んだ三面体に分解する手法であるhndf(hybrid neural diffeomorphic flow)を提案する。 局所ミニマに閉じ込められた準最適表現を避けるために,局所対応と大域対応の両方を捉えるハイブリッド監督を提案する。 新しい3次元形状を直接生成する従来の手法とは異なり、変形は3次元平面の特徴によって符号化される微分型流によって変形したテンプレート形状による形状生成の考え方をさらに探求する。 既存の2次元拡散モデルを利用して, 生成する三面体特徴を通じ, 高品質で多様な3次元二相流を生成し, テンプレート形状との位相的一貫性を確保する。 3次元形状表現と生成におけるhndfの有効性を評価する医用画像臓器分割データセットに関する広範囲実験

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