論文の概要: Global Parameterization-based Texture Space Optimization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.04115v1
• Date: Thu, 6 Jun 2024 14:36:02 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-07 14:30:04.846037
• Title: Global Parameterization-based Texture Space Optimization
• Title（参考訳）: グローバルパラメータ化に基づくテクスチャ空間最適化
• Authors: Wei Chen, Yuxue Ren, Na Lei, Zhongxuan Luo, Xianfeng Gu,
• Abstract要約: 本研究では,グローバルなパラメータ化に基づいて,テクスチャ空間を最適化し,コンパクトなテクスチャマッピングを実現する手法を提案する。 実験により, 提案手法の有効性と, 保存効率, レンダリング効率の向上効果が示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 33.260135100497656
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Texture mapping is a common technology in the area of computer graphics, it maps the 3D surface space onto the 2D texture space. However, the loose texture space will reduce the efficiency of data storage and GPU memory addressing in the rendering process. Many of the existing methods focus on repacking given textures, but they still suffer from high computational cost and hardly produce a wholly tight texture space. In this paper, we propose a method to optimize the texture space and produce a new texture mapping which is compact based on global parameterization. The proposed method is computationally robust and efficient. Experiments show the effectiveness of the proposed method and the potency in improving the storage and rendering efficiency.
• Abstract（参考訳）: テクスチャマッピングはコンピュータグラフィックスの分野で一般的な技術であり、3次元表面空間を2次元テクスチャ空間にマッピングする。 しかし、ゆるやかなテクスチャ空間は、レンダリングプロセスにおけるデータストレージとGPUメモリアドレスの効率を低下させる。 既存の手法の多くは、与えられたテクスチャを再パッケージすることに重点を置いているが、それでも高い計算コストに悩まされており、完全に密なテクスチャ空間を産み出すことはほとんどない。 本稿では,グローバルなパラメータ化に基づいて,テクスチャ空間を最適化し,コンパクトなテクスチャマッピングを実現する手法を提案する。 提案手法は計算に頑健で効率的である。 実験により, 提案手法の有効性と, 保存効率, レンダリング効率の向上効果が示された。

関連論文リスト

• Infinite Texture: Text-guided High Resolution Diffusion Texture Synthesis [61.189479577198846]
  Infinite Textureはテキストプロンプトから任意の大きさのテクスチャ画像を生成する方法である。 本手法は,1つのテクスチャ上に拡散モデルを微調整し,その分布をモデルの出力領域に埋め込むことを学習する。 1つのGPU上で任意の解像度の出力テクスチャ画像を生成するためのスコアアグリゲーションストラテジーによって、我々の微調整拡散モデルが生成される。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-13T21:53:09Z)
• GenesisTex: Adapting Image Denoising Diffusion to Texture Space [15.907134430301133]
  GenesisTexはテキスト記述から3次元幾何学のテクスチャを合成する新しい手法である。 我々は,各視点に対して潜在テクスチャマップを保持し,対応する視点の描画に予測ノイズを伴って更新する。 大域的整合性は、ノイズ予測ネットワーク内のスタイル整合性機構の統合によって達成される。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-26T15:15:15Z)
• TexRO: Generating Delicate Textures of 3D Models by Recursive Optimization [54.59133974444805]
  TexROは、UVテクスチャを最適化することで、既知の3Dメッシュの繊細なテクスチャを生成する新しい方法である。 テクスチャ品質,ディテール保存,視覚的一貫性,特に実行速度の観点から,TexROの優れた性能を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-22T07:45:51Z)
• GeoScaler: Geometry and Rendering-Aware Downsampling of 3D Mesh Textures [0.06990493129893112]
  高解像度テクスチャマップは、3Dメッシュで現実世界のオブジェクトを正確に表現するために必要である。 GeoScalerは幾何学的手がかりを取り入れつつ、3Dメッシュのテクスチャマップをダウンサンプリングする方法である。 また,GeoScalerが生成したテクスチャは,従来のダウンサンプリング手法に比べて,画質のよいレンダリング画像を提供することを示した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-28T07:55:25Z)
• TexFusion: Synthesizing 3D Textures with Text-Guided Image Diffusion Models [77.85129451435704]
  大規模誘導画像拡散モデルを用いて3次元テクスチャを合成する手法を提案する。 具体的には、潜時拡散モデルを利用し、セット・デノナイジング・モデルと集合・デノナイジング・テキスト・マップを適用する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-20T19:15:29Z)
• DreamSpace: Dreaming Your Room Space with Text-Driven Panoramic Texture Propagation [31.353409149640605]
  本稿では没入型VR体験のための3次元テクスチャ生成のための新しいフレームワークを提案する。 生き残るために、我々は秘密の領域でテクスチャの手がかりを分け、現実世界の環境でネットワークテクスチャを学ぶ。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-19T19:29:23Z)
• Initialization and Alignment for Adversarial Texture Optimization [140.61559394862005]
  テクスチャ生成の方法は、クリーンな幾何学と合理的に整合した画像データを必要とすることが多い。 テクスチャマップとアライメントプロシージャへの幾何形状のロバストマッピングを開発する。 本研究では, 合計2807フレームの11の場面でテクスチャ生成の有効性を実証し, 知覚的および鋭さの測定に関して7.8%と11.1%の相対的な改善を観察した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-07-28T17:59:55Z)
• Deep Tiling: Texture Tile Synthesis Using a Deep Learning Approach [0.0]
  多くの場合、テクスチャ画像は解像度が小さいため、大きな3dモデル表面を覆うことができない。 深層学習に基づくテクスチャ合成はそのような場合に非常に有効であることが証明されている。 堅牢な深層学習プロセスを用いて,実例に基づくテクスチャ合成の新たなアプローチを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-03-14T18:17:37Z)
• Implicit Feature Networks for Texture Completion from Partial 3D Data [56.93289686162015]
  我々はIF-Netsを人間と任意の物体の部分的テクスチャスキャンからテクスチャ補完に一般化する。 本モデルでは, 欠損したテクスチャ部品を, 完成した形状でインペイントすることに成功している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-09-20T15:48:17Z)

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。