論文の概要: FrePolad: Frequency-Rectified Point Latent Diffusion for Point Cloud Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.12090v2
• Date: Fri, 12 Jul 2024 11:29:11 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-16 05:37:11.017526
• Title: FrePolad: Frequency-Rectified Point Latent Diffusion for Point Cloud Generation
• Title（参考訳）: FrePolad: 点雲生成のための周波数可変点潜時拡散
• Authors: Chenliang Zhou, Fangcheng Zhong, Param Hanji, Zhilin Guo, Kyle Fogarty, Alejandro Sztrajman, Hongyun Gao, Cengiz Oztireli,
• Abstract要約: FrePoladは、生成タスクのポイントクラウド濃度において、高品質、多様性、柔軟性を同時に達成します。 FrePoladは、潜伏した形状分布上の条件として点のサンプリングを定式化することにより、変動点雲の濃度をサポートする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 39.26184709508791
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: We propose FrePolad: frequency-rectified point latent diffusion, a point cloud generation pipeline integrating a variational autoencoder (VAE) with a denoising diffusion probabilistic model (DDPM) for the latent distribution. FrePolad simultaneously achieves high quality, diversity, and flexibility in point cloud cardinality for generation tasks while maintaining high computational efficiency. The improvement in generation quality and diversity is achieved through (1) a novel frequency rectification via spherical harmonics designed to retain high-frequency content while learning the point cloud distribution; and (2) a latent DDPM to learn the regularized yet complex latent distribution. In addition, FrePolad supports variable point cloud cardinality by formulating the sampling of points as conditional distributions over a latent shape distribution. Finally, the low-dimensional latent space encoded by the VAE contributes to FrePolad's fast and scalable sampling. Our quantitative and qualitative results demonstrate FrePolad's state-of-the-art performance in terms of quality, diversity, and computational efficiency. Project page: https://chenliang-zhou.github.io/FrePolad/.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,周波数補正点潜時拡散(FrePolad):変分オートエンコーダ(VAE)と変分拡散確率モデル(DDPM)を統合した点雲生成パイプライン。 FrePoladは、高い計算効率を維持しながら、生成タスクのポイントクラウド濃度において、高品質、多様性、柔軟性を同時に達成します。 生成品質と多様性の向上は,(1)点雲分布を学習しながら高周波コンテンツを保持できる球面高調波による新しい周波数補正,(2)規則化されたが複雑な潜伏分布を学習するための潜伏DDPMによって達成される。 さらに、FrePolad は変点雲濃度を、潜伏した形状分布上の条件分布として点のサンプリングを定式化することによって支持する。 最後に、VAEによって符号化された低次元の潜伏空間は、FrePoladの高速でスケーラブルなサンプリングに寄与する。 我々の定量および定性的な結果は、FrePoladの質、多様性、計算効率の点で最先端の性能を示している。 プロジェクトページ: https://chenliang-zhou.github.io/FrePolad/。

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