論文の概要: GEM3D: GEnerative Medial Abstractions for 3D Shape Synthesis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.16994v1
• Date: Mon, 26 Feb 2024 20:00:57 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-28 18:41:49.656060
• Title: GEM3D: GEnerative Medial Abstractions for 3D Shape Synthesis
• Title（参考訳）: GEM3D:三次元形状合成のためのジェネレーティブメディア抽象化
• Authors: Dmitry Petrov, Pradyumn Goyal, Vikas Thamizharasan, Vladimir G. Kim, Matheus Gadelha, Melinos Averkiou, Siddhartha Chaudhuri, Evangelos Kalogerakis
• Abstract要約: GEM3Dは3次元形状の新しい深層トポロジ対応生成モデルである。 本手法の主な要素は,形状トポロジーと幾何学の両方の情報をコードする神経骨格に基づく表現である。 我々は,最先端技術と比較して,表面の忠実な再構築と多様な形状生成結果を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 26.696687556440857
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We introduce GEM3D -- a new deep, topology-aware generative model of 3D shapes. The key ingredient of our method is a neural skeleton-based representation encoding information on both shape topology and geometry. Through a denoising diffusion probabilistic model, our method first generates skeleton-based representations following the Medial Axis Transform (MAT), then generates surfaces through a skeleton-driven neural implicit formulation. The neural implicit takes into account the topological and geometric information stored in the generated skeleton representations to yield surfaces that are more topologically and geometrically accurate compared to previous neural field formulations. We discuss applications of our method in shape synthesis and point cloud reconstruction tasks, and evaluate our method both qualitatively and quantitatively. We demonstrate significantly more faithful surface reconstruction and diverse shape generation results compared to the state-of-the-art, also involving challenging scenarios of reconstructing and synthesizing structurally complex, high-genus shape surfaces from Thingi10K and ShapeNet.
• Abstract（参考訳）: GEM3Dは3次元形状の新しい深層トポロジ対応生成モデルである。 本手法の鍵となる要素は,形状トポロジーと幾何学の両方の情報を符号化する神経骨格に基づく表現である。 拡散確率モデルを用いて,本手法はまずメディア軸変換(MAT)に従って骨格ベースの表現を生成し,次いで骨格駆動型ニューラル暗黙の定式化により表面を生成する。 ニューラル暗黙は、生成されたスケルトン表現に格納された位相的および幾何学的情報を考慮に入れ、以前の神経磁場の定式化よりも位相的および幾何学的に正確な表面を生成する。 形状合成および点雲再構成作業における本手法の適用について検討し,定性的かつ定量的に評価した。 我々は,Thingi10KやShapeNetから構造的に複雑で高密度な形状表面を再構成・合成する困難なシナリオを含む,最先端技術と比較して,より忠実な表面再構成と多様な形状生成結果を示す。

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)
• AniSDF: Fused-Granularity Neural Surfaces with Anisotropic Encoding for High-Fidelity 3D Reconstruction [55.69271635843385]
  AniSDF(AniSDF)は,高忠実度3次元再構成のための物理に基づく符号化による融合粒度ニューラルサーフェスを学習する新しいアプローチである。 本手法は, 幾何再構成と新規ビュー合成の両面において, SDF法の品質を飛躍的に向上させる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-02T03:10:38Z)
• PGAHum: Prior-Guided Geometry and Appearance Learning for High-Fidelity Animatable Human Reconstruction [9.231326291897817]
  我々はPGAHumを紹介した。PGAHumは、高忠実でアニマタブルな人体再構成のための、事前ガイダンス付き幾何学および外観学習フレームワークである。 我々はPGAHumの3つの主要モジュールにおける3次元人体前駆体を徹底的に利用し、複雑な細部と見えないポーズのフォトリアリスティックなビュー合成による高品質な幾何再構成を実現する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-22T04:22:30Z)
• Neural Textured Deformable Meshes for Robust Analysis-by-Synthesis [17.920305227880245]
  本稿では, 近似解析を用いた三重視覚タスクを一貫した方法で定式化する。 実世界の画像で評価すると、従来のニューラルネットワークよりも、我々の分析バイシンセシスの方がはるかに堅牢であることが示される。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-31T18:45:02Z)
• Neural Wavelet-domain Diffusion for 3D Shape Generation [52.038346313823524]
  本稿では,ウェーブレット領域における連続的暗黙表現の直接生成モデリングを可能にする3次元形状生成の新しい手法を提案する。 具体的には、1対の粗い係数と細部係数の体積を持つコンパクトなウェーブレット表現を提案し、トランケートされた符号付き距離関数とマルチスケールの生体直交ウェーブレットを介して3次元形状を暗黙的に表現する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-09-19T02:51:48Z)
• Neural Template: Topology-aware Reconstruction and Disentangled Generation of 3D Meshes [52.038346313823524]
  本稿では,Distangled Topologyによる3次元メッシュ再構成と生成のためのDTNetという新しいフレームワークを提案する。 提案手法は,最先端の手法と比較して,特に多様なトポロジで高品質なメッシュを生成することができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-06-10T08:32:57Z)
• Deep Marching Tetrahedra: a Hybrid Representation for High-Resolution 3D Shape Synthesis [90.26556260531707]
  DMTetは粗いボクセルのような単純なユーザーガイドを用いて高解像度の3次元形状を合成できる条件付き生成モデルである。 メッシュなどの明示的な表現を直接生成する深部3次元生成モデルとは異なり、我々のモデルは任意の位相で形状を合成することができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-11-08T05:29:35Z)
• Learnable Triangulation for Deep Learning-based 3D Reconstruction of Objects of Arbitrary Topology from Single RGB Images [12.693545159861857]
  モノクロ画像から3次元物体を再構成する深層強化学習手法を提案する。 提案手法は, 視覚的品質, 再構成精度, 計算時間において, 最先端技術よりも優れる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-09-24T09:44:22Z)
• Neural Parts: Learning Expressive 3D Shape Abstractions with Invertible Neural Networks [118.20778308823779]
  Invertible Neural Network (INN) を用いてプリミティブを定義する新しい3次元プリミティブ表現を提案する。 私たちのモデルは、部品レベルの監督なしに3Dオブジェクトを意味的に一貫した部品配置に解析することを学びます。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-03-18T17:59:31Z)

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。