論文の概要: Generative Plant Growth Simulation from Sequence-Informed Environmental Conditions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.14796v1
• Date: Thu, 23 May 2024 17:06:46 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-24 13:37:09.752097
• Title: Generative Plant Growth Simulation from Sequence-Informed Environmental Conditions
• Title（参考訳）: シーケンスインフォームド環境条件による植物生長シミュレーション
• Authors: Mohamed Debbagh, Yixue Liu, Zhouzhou Zheng, Xintong Jiang, Shangpeng Sun, Mark Lefsrud,
• Abstract要約: 植物成長シミュレーションは、植物または植物系の再構成された視覚表現として特徴付けられる。 本稿では、条件付き生成モデルを用いて、植物表現の分布を暗黙的に学習するシーケンスインフォームド植物成長シミュレーションフレームワーク(SI-PGS)を紹介する。 我々は,SI-PGSが時間的依存を捕捉し,植物シーンの現実的なフレームを連続的に生成できることを実証した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.32985979395737786
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: A plant growth simulation can be characterized as a reconstructed visual representation of a plant or plant system. The phenotypic characteristics and plant structures are controlled by the scene environment and other contextual attributes. Considering the temporal dependencies and compounding effects of various factors on growth trajectories, we formulate a probabilistic approach to the simulation task by solving a frame synthesis and pattern recognition problem. We introduce a Sequence-Informed Plant Growth Simulation framework (SI-PGS) that employs a conditional generative model to implicitly learn a distribution of possible plant representations within a dynamic scene from a fusion of low dimensional temporal sensor and context data. Methods such as controlled latent sampling and recurrent output connections are used to improve coherence in plant structures between frames of predictions. In this work, we demonstrate that SI-PGS is able to capture temporal dependencies and continuously generate realistic frames of a plant scene.
• Abstract（参考訳）: 植物成長シミュレーションは、植物または植物系の再構成された視覚表現として特徴付けられる。 表現型の特徴と植物構造は、シーン環境および他の文脈特性によって制御される。 種々の要因の時間的依存性と複合化効果を考慮して,フレーム合成とパターン認識の問題を解くことにより,シミュレーションタスクに対する確率論的アプローチを定式化する。 低次元時空間センサとコンテキストデータとの融合から動的シーン内の植物表現の分布を暗黙的に学習する条件生成モデルを用いて、SI-PGS(Sequence-Informed Plant Growth Simulation)を提案する。 予測のフレーム間の植物構造におけるコヒーレンスを改善するために、制御された潜時サンプリングや繰り返し出力接続などの手法が用いられる。 本研究では、SI-PGSが時間的依存を捉え、植物シーンのリアルなフレームを連続的に生成できることを実証する。

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