論文の概要: CAGE: Controllable Articulation GEneration

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.09570v2
• Date: Wed, 20 Mar 2024 04:05:37 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-21 21:58:15.409587
• Title: CAGE: Controllable Articulation GEneration
• Title（参考訳）: CAGE:コントロール可能なアーティキュレーション・ジェネレーション
• Authors: Jiayi Liu, Hou In Ivan Tam, Ali Mahdavi-Amiri, Manolis Savva,
• Abstract要約: 分割拡散法を用いて, 部品形状, 接続性, 動きの相互作用を利用する。 本手法では,オブジェクトカテゴリラベルと部分接続グラフを入力として,オブジェクトの形状と運動パラメータを生成する。 実験の結果,本手法は音声オブジェクト生成における最先端の手法よりも優れていることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.002289666443529
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We address the challenge of generating 3D articulated objects in a controllable fashion. Currently, modeling articulated 3D objects is either achieved through laborious manual authoring, or using methods from prior work that are hard to scale and control directly. We leverage the interplay between part shape, connectivity, and motion using a denoising diffusion-based method with attention modules designed to extract correlations between part attributes. Our method takes an object category label and a part connectivity graph as input and generates an object's geometry and motion parameters. The generated objects conform to user-specified constraints on the object category, part shape, and part articulation. Our experiments show that our method outperforms the state-of-the-art in articulated object generation, producing more realistic objects while conforming better to user constraints. Video Summary at: http://youtu.be/cH_rbKbyTpE
• Abstract（参考訳）: 制御可能な方法で3次元音声オブジェクトを生成するという課題に対処する。 現在、3Dオブジェクトのモデリングは、精巧な手作業によるオーサリングや、事前の作業で直接スケールや制御が難しいメソッドを使用することで実現されている。 部品の形状, 接続性, 動きの相互作用を, 部品の属性間の相関関係を抽出するアテンションモジュールを用いたディノライズ拡散法を用いて活用する。 本手法では,オブジェクトカテゴリラベルと部分接続グラフを入力として,オブジェクトの形状と運動パラメータを生成する。 生成されたオブジェクトは、オブジェクトカテゴリ、部分形状、部分記述に関するユーザ指定の制約に準拠します。 実験の結果,本手法は,より現実的なオブジェクトを生成するとともに,ユーザの制約に順応しながら,最先端のオブジェクト生成に優れることがわかった。 ビデオ概要: http://youtu.be/cH_rbKbyTpE

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