論文の概要: ContourCraft: Learning to Resolve Intersections in Neural Multi-Garment Simulations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.09522v2
• Date: Fri, 24 May 2024 11:51:32 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-27 20:07:58.721692
• Title: ContourCraft: Learning to Resolve Intersections in Neural Multi-Garment Simulations
• Title（参考訳）: ContourCraft: ニューラルネットワークによるマルチゲージシミュレーションにおけるインターセクションの解決学習
• Authors: Artur Grigorev, Giorgio Becherini, Michael J. Black, Otmar Hilliges, Bernhard Thomaszewski,
• Abstract要約: ニューラルネットワークシミュレーションにおける交差点処理のための学習ベースソリューションであるMonikerを提案する。 モニカーは、衝突の失敗、自己貫通体、または手動で設計された多層構造におけるエラーによって導入された交差点から頑健に回復する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 70.38866232749886
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Learning-based approaches to cloth simulation have started to show their potential in recent years. However, handling collisions and intersections in neural simulations remains a largely unsolved problem. In this work, we present \moniker{}, a learning-based solution for handling intersections in neural cloth simulations. Unlike conventional approaches that critically rely on intersection-free inputs, \moniker{} robustly recovers from intersections introduced through missed collisions, self-penetrating bodies, or errors in manually designed multi-layer outfits. The technical core of \moniker{} is a novel intersection contour loss that penalizes interpenetrations and encourages rapid resolution thereof. We integrate our intersection loss with a collision-avoiding repulsion objective into a neural cloth simulation method based on graph neural networks (GNNs). We demonstrate our method's ability across a challenging set of diverse multi-layer outfits under dynamic human motions. Our extensive analysis indicates that \moniker{} significantly improves collision handling for learned simulation and produces visually compelling results.
• Abstract（参考訳）: 近年,布地シミュレーションへの学習的アプローチが,その可能性を示し始めている。 しかし、ニューラルシミュレーションにおける衝突や交差点の扱いは、まだほとんど解決されていない問題である。 本研究では,ニューラルネットワークシミュレーションにおける交点を扱う学習ベースソリューションである \moniker{} を提案する。 交差のない入力に批判的に依存する従来のアプローチとは異なり、 \moniker{} は、衝突、自己貫通体、または手動設計の多層構造におけるエラーによって導入された交差点から頑健に回復する。 \moniker{} の技術的な中心は、インターペネレーションを罰し、その迅速な解決を促進する新しい交叉輪郭損失である。 グラフニューラルネットワーク(GNN)に基づくニューラルネットワークシミュレーション手法において,衝突回避の目的と交差損失を統合した。 本研究では,動的人体動作下での多様な多層構造の課題に対して,本手法の能力を実証する。 広範に分析した結果, 学習シミュレーションにおける衝突処理が大幅に向上し, 視覚的に魅力的な結果が得られることがわかった。

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