論文の概要: CTGAN: Semantic-guided Conditional Texture Generator for 3D Shapes

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.05728v1
• Date: Thu, 8 Feb 2024 15:00:15 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-09 14:42:14.264912
• Title: CTGAN: Semantic-guided Conditional Texture Generator for 3D Shapes
• Title（参考訳）: CTGAN:3次元形状用セマンティックガイド型コンディショナルテクスチャジェネレータ
• Authors: Yi-Ting Pan, Chai-Rong Lee, Shu-Ho Fan, Jheng-Wei Su, Jia-Bin Huang, Yung-Yu Chuang, Hung-Kuo Chu
• Abstract要約: StyleGANのような生成ネットワークには高度な画像合成があるが、高忠実なテクスチャを持つ3Dオブジェクトの生成はまだ十分に研究されていない。 本研究では,3次元形状の視角に整合した高品質なテクスチャを生産するセマンティック誘導型条件テクスチャジェネレータ(CTGAN)を提案する。 CTGANはStyleGANの歪んだ性質を利用して入力された潜伏符号を微調整し、生成されたテクスチャのスタイルと構造の両方を明示的に制御できる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 23.553141179900763
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The entertainment industry relies on 3D visual content to create immersive experiences, but traditional methods for creating textured 3D models can be time-consuming and subjective. Generative networks such as StyleGAN have advanced image synthesis, but generating 3D objects with high-fidelity textures is still not well explored, and existing methods have limitations. We propose the Semantic-guided Conditional Texture Generator (CTGAN), producing high-quality textures for 3D shapes that are consistent with the viewing angle while respecting shape semantics. CTGAN utilizes the disentangled nature of StyleGAN to finely manipulate the input latent codes, enabling explicit control over both the style and structure of the generated textures. A coarse-to-fine encoder architecture is introduced to enhance control over the structure of the resulting textures via input segmentation. Experimental results show that CTGAN outperforms existing methods on multiple quality metrics and achieves state-of-the-art performance on texture generation in both conditional and unconditional settings.
• Abstract（参考訳）: エンタテインメント業界は没入的な体験を作るために3dのビジュアルコンテンツに依存しているが、質感のある3dモデルを作る伝統的な方法は時間と主観的だ。 StyleGANのような生成ネットワークには高度な画像合成があるが、高忠実なテクスチャを持つ3Dオブジェクトの生成はまだ十分に検討されておらず、既存の手法には限界がある。 形状意味論を尊重しながら視角に整合した3次元形状の質の高いテクスチャを生成するセマンティック誘導条件テクスチャジェネレータ(CTGAN)を提案する。 ctganはstyleganの異方性を利用して入力潜在コードを操作し、生成されたテクスチャのスタイルと構造の両方を明示的に制御する。 入力セグメンテーションにより得られたテクスチャの構造の制御を強化するために、粗大なエンコーダアーキテクチャを導入する。 実験の結果,CTGANは複数の品質指標の既存手法よりも優れており,条件条件および非条件条件条件の両方でテクスチャ生成の最先端性能を実現していることがわかった。

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