論文の概要: TutteNet: Injective 3D Deformations by Composition of 2D Mesh Deformations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.12121v1
• Date: Mon, 17 Jun 2024 22:02:36 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-19 23:37:50.964805
• Title: TutteNet: Injective 3D Deformations by Composition of 2D Mesh Deformations
• Title（参考訳）: TutteNet:2次元メッシュ変形の構成によるインジェクティブ3次元変形
• Authors: Bo Sun, Thibault Groueix, Chen Song, Qixing Huang, Noam Aigerman,
• Abstract要約: 本研究では3次元空間の射影変形の新たな表現法を提案する。 Tutteの埋め込みを通じてメッシュ変形を生成する、微分可能なレイヤを構築します。 これらの層を異なる平面上に構成し、3次元体積の複雑な3次元インジェクティブ変形を生成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 32.3531839313649
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This work proposes a novel representation of injective deformations of 3D space, which overcomes existing limitations of injective methods: inaccuracy, lack of robustness, and incompatibility with general learning and optimization frameworks. The core idea is to reduce the problem to a deep composition of multiple 2D mesh-based piecewise-linear maps. Namely, we build differentiable layers that produce mesh deformations through Tutte's embedding (guaranteed to be injective in 2D), and compose these layers over different planes to create complex 3D injective deformations of the 3D volume. We show our method provides the ability to efficiently and accurately optimize and learn complex deformations, outperforming other injective approaches. As a main application, we produce complex and artifact-free NeRF and SDF deformations.
• Abstract（参考訳）: 本研究は、3次元空間の射影変形の新たな表現法を提案する。これは、不正確さ、頑健さの欠如、一般学習および最適化フレームワークとの非互換性といった、既存の射影的手法の限界を克服するものである。 中心となる考え方は、問題を複数の2Dメッシュベースのピースワイズ線形マップの深い構成に還元することである。 すなわち、3次元体積の複雑な3次元インジェクティブ変形を生成するために、異なる平面上にこれらの層を構成する。 提案手法は, 複雑な変形を効率よく, 正確に最適化し, 学習し, 他のインジェクティブアプローチよりも優れていることを示す。 主な用途として、複雑で人工物のないNeRFおよびSDF変形を生成する。

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