論文の概要: DynoSurf: Neural Deformation-based Temporally Consistent Dynamic Surface Reconstruction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.11586v1
• Date: Mon, 18 Mar 2024 08:58:48 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-19 15:57:28.202281
• Title: DynoSurf: Neural Deformation-based Temporally Consistent Dynamic Surface Reconstruction
• Title（参考訳）: DynoSurf:ニューラルな変形に基づく時間的動的表面再構成
• Authors: Yuxin Yao, Siyu Ren, Junhui Hou, Zhi Deng, Juyong Zhang, Wenping Wang,
• Abstract要約: 本稿では3次元点雲列から時間的に一貫した表面を対応なく再構成する問題について考察する。 テンプレート表面表現と学習可能な変形場を統合した教師なし学習フレームワークDynoSurfを提案する。 実験により、DynoSurfの現在の最先端アプローチに対する顕著な優位性を示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 93.18586302123633
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This paper explores the problem of reconstructing temporally consistent surfaces from a 3D point cloud sequence without correspondence. To address this challenging task, we propose DynoSurf, an unsupervised learning framework integrating a template surface representation with a learnable deformation field. Specifically, we design a coarse-to-fine strategy for learning the template surface based on the deformable tetrahedron representation. Furthermore, we propose a learnable deformation representation based on the learnable control points and blending weights, which can deform the template surface non-rigidly while maintaining the consistency of the local shape. Experimental results demonstrate the significant superiority of DynoSurf over current state-of-the-art approaches, showcasing its potential as a powerful tool for dynamic mesh reconstruction. The code is publicly available at https://github.com/yaoyx689/DynoSurf.
• Abstract（参考訳）: 本稿では3次元点雲列から時間的に一貫した表面を対応なく再構成する問題について考察する。 この課題に対処するために,テンプレート表面表現と学習可能な変形場を統合した教師なし学習フレームワークDynoSurfを提案する。 具体的には、変形可能な四面体表現に基づいてテンプレート表面を学習するための粗大な戦略を設計する。 さらに,学習可能な制御点とブレンディングウェイトに基づく学習可能な変形表現を提案し,局所形状の整合性を維持しながらテンプレート表面を非剛性に変形させることができる。 実験により、DynoSurfは現在の最先端アプローチよりも大幅に優れていることが示され、動的メッシュ再構築の強力なツールとしての可能性を示している。 コードはhttps://github.com/yaoyx689/DynoSurf.comで公開されている。

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