論文の概要: Diffusion 3D Features (Diff3F): Decorating Untextured Shapes with Distilled Semantic Features

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.17024v1
• Date: Tue, 28 Nov 2023 18:27:15 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-29 17:15:23.950963
• Title: Diffusion 3D Features (Diff3F): Decorating Untextured Shapes with Distilled Semantic Features
• Title（参考訳）: diffusion 3d features (diff3f): 蒸留意味特徴を用いた非テキスト形状の装飾
• Authors: Niladri Shekhar Dutt, Sanjeev Muralikrishnan, Niloy J. Mitra
• Abstract要約: Diff3Fは、無テクスチャ入力のための堅牢でクラスに依存しない特徴記述子である。 追加のデータやトレーニングを必要とせずに、入力形状のセマンティックな特徴を生成します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 30.844193669788506
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We present Diff3F as a simple, robust, and class-agnostic feature descriptor that can be computed for untextured input shapes (meshes or point clouds). Our method distills diffusion features from image foundational models onto input shapes. Specifically, we use the input shapes to produce depth and normal maps as guidance for conditional image synthesis, and in the process produce (diffusion) features in 2D that we subsequently lift and aggregate on the original surface. Our key observation is that even if the conditional image generations obtained from multi-view rendering of the input shapes are inconsistent, the associated image features are robust and can be directly aggregated across views. This produces semantic features on the input shapes, without requiring additional data or training. We perform extensive experiments on multiple benchmarks (SHREC'19, SHREC'20, and TOSCA) and demonstrate that our features, being semantic instead of geometric, produce reliable correspondence across both isometeric and non-isometrically related shape families.
• Abstract（参考訳）: diff3f は、単純な、ロバストで、クラスに依存しない特徴記述子であり、テキスト化されていない入力形式(meshesまたはpoint clouds)で計算できる。 本手法は,画像基礎モデルから入力形状への拡散特性を蒸留する。 具体的には、入力形状を用いて、条件付き画像合成のガイダンスとして深度と正規マップを作成し、その過程で元の表面に持ち上げて集約する2Dの特徴(拡散)を生成する。 入力形状のマルチビューレンダリングから得られた条件付き画像生成が一貫性に欠ける場合でも,関連する画像特徴は堅牢であり,ビュー間で直接集約することが可能である。 これにより、追加のデータやトレーニングを必要とせずに、入力形状にセマンティックな特徴が生成される。 我々は、複数のベンチマーク(SHREC'19, SHREC'20, TOSCA)で広範囲に実験を行い、幾何学的ではなく意味論的に、等尺的および非等尺的形状のファミリ間の信頼性の高い対応性を示す。

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