論文の概要: Surf-D: Generating High-Quality Surfaces of Arbitrary Topologies Using Diffusion Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.17050v2
• Date: Sat, 23 Mar 2024 02:22:04 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-27 02:25:46.249897
• Title: Surf-D: Generating High-Quality Surfaces of Arbitrary Topologies Using Diffusion Models
• Title（参考訳）: Surf-D:拡散モデルを用いた任意位相の高品質表面生成
• Authors: Zhengming Yu, Zhiyang Dou, Xiaoxiao Long, Cheng Lin, Zekun Li, Yuan Liu, Norman Müller, Taku Komura, Marc Habermann, Christian Theobalt, Xin Li, Wenping Wang,
• Abstract要約: Surf-Dは任意の位相を持つ表面として高品質な3次元形状を生成する新しい方法である。 非符号距離場(UDF)を曲面表現として用いて任意の位相を許容する。 また、ポイントベースのAutoEncoderを用いて、UDFを正確に符号化するためのコンパクトで連続的な潜在空間を学習する新しいパイプラインを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 83.35835521670955
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We present Surf-D, a novel method for generating high-quality 3D shapes as Surfaces with arbitrary topologies using Diffusion models. Previous methods explored shape generation with different representations and they suffer from limited topologies and poor geometry details. To generate high-quality surfaces of arbitrary topologies, we use the Unsigned Distance Field (UDF) as our surface representation to accommodate arbitrary topologies. Furthermore, we propose a new pipeline that employs a point-based AutoEncoder to learn a compact and continuous latent space for accurately encoding UDF and support high-resolution mesh extraction. We further show that our new pipeline significantly outperforms the prior approaches to learning the distance fields, such as the grid-based AutoEncoder, which is not scalable and incapable of learning accurate UDF. In addition, we adopt a curriculum learning strategy to efficiently embed various surfaces. With the pretrained shape latent space, we employ a latent diffusion model to acquire the distribution of various shapes. Extensive experiments are presented on using Surf-D for unconditional generation, category conditional generation, image conditional generation, and text-to-shape tasks. The experiments demonstrate the superior performance of Surf-D in shape generation across multiple modalities as conditions. Visit our project page at https://yzmblog.github.io/projects/SurfD/.
• Abstract（参考訳）: 拡散モデルを用いて任意の位相を持つ曲面として高品質な3次元形状を生成する新しい方法であるSurf-Dを提案する。 それまでの手法では、異なる表現を持つ形状の生成を探索し、限られた位相と粗い幾何学的詳細に悩まされていた。 任意のトポロジの高品質な曲面を生成するために、任意のトポロジに対応するために、unsigned Distance Field (UDF) を表わす。 さらに、ポイントベースオートエンコーダを用いてUDFを正確に符号化し、高分解能メッシュ抽出をサポートするコンパクトで連続的な潜在空間を学習する新しいパイプラインを提案する。 さらに、我々の新しいパイプラインは、グリッドベースのAutoEncoderのような、拡張性がなく、正確なUDFを学習できない距離フィールドを学習するための従来のアプローチよりも大幅に優れていることを示す。 さらに,様々な面を効率的に埋め込むためのカリキュラム学習戦略を採用した。 事前学習した形状潜伏空間では,様々な形状の分布を得るために潜伏拡散モデルを用いる。 非条件生成、カテゴリ条件生成、画像条件生成、テキスト・ツー・シェイプタスクにSurf-Dを用いることで、広範囲にわたる実験を行う。 実験では,複数モードの形状生成におけるSurf-Dの優れた性能を条件として示す。 プロジェクトページはhttps://yzmblog.github.io/projects/SurfD/。

関連論文リスト

• Geometry Distributions [51.4061133324376]
  本稿では,分布として幾何学をモデル化する新しい幾何学的データ表現を提案する。 提案手法では,新しいネットワークアーキテクチャを用いた拡散モデルを用いて表面点分布の学習を行う。 本研究では,多種多様な対象に対して質的かつ定量的に表現を評価し,その有効性を実証した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-25T04:06:48Z)
• Learning Unsigned Distance Fields from Local Shape Functions for 3D Surface Reconstruction [42.840655419509346]
  本稿では, 局所形状関数を利用してUDFを学習し, 3次元点雲から表面を再構成する新しいニューラルネットワーク, LoSF-UDFを提案する。 3D形状は局所的な領域で単純なパターンを示すので、ポイントクラウドパッチのトレーニングデータセットを作成するのに役立ちます。 提案手法は,各問合せ点付近の特定の半径内の特徴を学習し,注意機構を用いてUDF推定の重要な特徴に焦点をあてる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-01T14:39:03Z)
• GeoGen: Geometry-Aware Generative Modeling via Signed Distance Functions [22.077366472693395]
  単一ビューコレクションから3次元形状と画像を合成するための新しい生成手法を提案する。 ニューラルラディアンス場を用いたボリュームレンダリングを用いることで、生成した幾何学はノイズが多く、制約がないという重要な制限を継承する。 エンド・ツー・エンドで訓練された新しいSDFベースの3D生成モデルであるGeoGenを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-06T17:00:10Z)
• UDiFF: Generating Conditional Unsigned Distance Fields with Optimal Wavelet Diffusion [51.31220416754788]
  UDiFFは非符号距離場(UDF)の3次元拡散モデルであり,テキスト条件や非条件条件から開面を有するテクスチャ化された3次元形状を生成することができる。 我々のキーとなるアイデアは、UDF生成のためのコンパクトな表現空間を生成する最適なウェーブレット変換を用いて、空間周波数領域でUDFを生成することである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-10T09:24:54Z)
• Make-A-Shape: a Ten-Million-scale 3D Shape Model [52.701745578415796]
  本稿では,大規模な効率的なトレーニングを目的とした新しい3次元生成モデルであるMake-A-Shapeを紹介する。 まずウェーブレットツリー表現を革新し、サブバンド係数フィルタリングスキームを定式化して形状をコンパクトに符号化する。 我々は、粗いウェーブレット係数の生成を効果的に学習するために、我々のモデルを訓練するためのサブバンド適応型トレーニング戦略を導出する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-20T00:21:58Z)
• Neural Vector Fields for Implicit Surface Representation and Inference [73.25812045209001]
  近年, 3次元形状を正確に表現し, 学習する試みが盛んに行われている。 我々は、3次元空間における単位ベクトルを考慮し、それをベクトル場(Vector Field, VF)と呼ぶ新しい基本表現を開発する。 VF表現の利点は、オープン、クローズド、多層化、平面面の断片化である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-04-13T17:53:34Z)
• Deep Implicit Surface Point Prediction Networks [49.286550880464866]
  暗黙の関数としての3次元形状の深い神経表現は、高忠実度モデルを生成することが示されている。 本稿では,CSP(Nest Surface-point)表現と呼ばれる新しい種類の暗黙の表現を用いて,そのような曲面をモデル化する新しいアプローチを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-06-10T14:31:54Z)
• DUDE: Deep Unsigned Distance Embeddings for Hi-Fidelity Representation of Complex 3D Surfaces [8.104199886760275]
  DUDE は、非符号距離場 (uDF) を用いて表面との近接を表現し、正規ベクトル場 (nVF) は表面の向きを表現している。 この2つの組み合わせ (uDF+nVF) を用いて任意の開/閉形状の高忠実度表現を学習できることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-11-04T22:49:05Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。