Fugu-MT 論文翻訳(概要): Neural Pose Representation Learning for Generating and Transferring Non-Rigid Object Poses

論文の概要: Neural Pose Representation Learning for Generating and Transferring Non-Rigid Object Poses

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.09728v1
Date: Fri, 14 Jun 2024 05:33:01 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-06-17 15:03:43.250757
Title: Neural Pose Representation Learning for Generating and Transferring Non-Rigid Object Poses
Title（参考訳）: 非リジッドオブジェクトポスの生成と転送のためのニューラルポス表現学習
Authors: Seungwoo Yoo, Juil Koo, Kyeongmin Yeo, Minhyuk Sung,
Abstract要約: 本稿では,3次元変形可能なオブジェクトに対するポーズの表現を学習するための新しい手法を提案する。 1)オブジェクトの同一性からポーズ情報を遠ざけること、2)ポーズのバリエーションの学習を容易にすること、3)他のオブジェクトの同一性にポーズ情報を転送すること。これらの特性に基づいて, 同一性およびポーズの多様性を有する3次元変形可能な物体の生成を可能にする。
参考スコア（独自算出の注目度）: 11.614034196935899
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: We propose a novel method for learning representations of poses for 3D deformable objects, which specializes in 1) disentangling pose information from the object's identity, 2) facilitating the learning of pose variations, and 3) transferring pose information to other object identities. Based on these properties, our method enables the generation of 3D deformable objects with diversity in both identities and poses, using variations of a single object. It does not require explicit shape parameterization such as skeletons or joints, point-level or shape-level correspondence supervision, or variations of the target object for pose transfer. To achieve pose disentanglement, compactness for generative models, and transferability, we first design the pose extractor to represent the pose as a keypoint-based hybrid representation and the pose applier to learn an implicit deformation field. To better distill pose information from the object's geometry, we propose the implicit pose applier to output an intrinsic mesh property, the face Jacobian. Once the extracted pose information is transferred to the target object, the pose applier is fine-tuned in a self-supervised manner to better describe the target object's shapes with pose variations. The extracted poses are also used to train a cascaded diffusion model to enable the generation of novel poses. Our experiments with the DeformThings4D and Human datasets demonstrate state-of-the-art performance in pose transfer and the ability to generate diverse deformed shapes with various objects and poses.
Abstract（参考訳）: 本稿では,3次元変形可能なオブジェクトのポーズ表現を学習するための新しい手法を提案する。 1) 対象者の身元からポーズ情報を遠ざけること。 2)ポーズのバリエーションの学習を容易にすること、 3) 他のオブジェクトのIDにポーズ情報を転送すること。これらの特性に基づいて,1つのオブジェクトのバリエーションを用いて,同一性およびポーズの多様性を持った3次元変形可能なオブジェクトを生成することができる。骨格や関節のような明示的な形状パラメータ化、ポイントレベルまたは形状レベルの対応監督、ポーズ転送のためのターゲットオブジェクトのバリエーションは不要である。まず、ポーズをキーポイントに基づくハイブリッド表現として表現するポーズ抽出器と、暗黙の変形場を学習するポーズ適応器を設計する。物体の形状からポーズ情報をよりよく抽出するために,固有メッシュ特性である顔ヤコビアンを出力する暗黙のポーズアプライヤを提案する。抽出されたポーズ情報を対象オブジェクトに転送すると、ポーズアプライヤを自己監督的に微調整して、ターゲットオブジェクトの形状をより正確に表現する。抽出されたポーズは、新規なポーズの生成を可能にするためにカスケード拡散モデルを訓練するためにも使用される。 DeformThings4DとHumanデータセットを用いた実験では、ポーズ転送における最先端のパフォーマンスと、さまざまなオブジェクトやポーズで多様な変形した形状を生成する能力が実証されている。

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