論文の概要: Coral Model Generation from Single Images for Virtual Reality Applications
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.02376v1
- Date: Wed, 4 Sep 2024 01:54:20 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-09-05 20:41:08.408327
- Title: Coral Model Generation from Single Images for Virtual Reality Applications
- Title（参考訳）: バーチャルリアリティー応用のための単一画像からのコーラルモデル生成
- Authors: Jie Fu, Shun Fu, Mick Grierson,
- Abstract要約: 本稿では,1つの画像から高精度な3次元サンゴモデルを生成するディープラーニングフレームワークを提案する。
このプロジェクトには、AI生成モデルをインタラクティブな"アートワーク"に変換するための説明可能なAI(XAI)が組み込まれている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 22.18438294137604
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
- Abstract: With the rapid development of VR technology, the demand for high-quality 3D models is increasing. Traditional methods struggle with efficiency and quality in large-scale customization. This paper introduces a deep-learning framework that generates high-precision 3D coral models from a single image. Using the Coral dataset, the framework extracts geometric and texture features, performs 3D reconstruction, and optimizes design and material blending. Advanced optimization and polygon count control ensure shape accuracy, detail retention, and flexible output for various complexities, catering to high-quality rendering and real-time interaction needs.The project incorporates Explainable AI (XAI) to transform AI-generated models into interactive "artworks," best viewed in VR and XR. This enhances model interpretability and human-machine collaboration. Real-time feedback in VR interactions displays information like coral species and habitat, enriching user experience. The generated models surpass traditional methods in detail, visual quality, and efficiency. This research offers an intelligent approach to 3D content creation for VR, lowering production barriers, and promoting widespread VR applications. Additionally, integrating XAI provides new insights into AI-generated visual content and advances research in 3D vision interpretability.
- Abstract（参考訳）: VR技術の急速な発展に伴い、高品質な3Dモデルの需要が高まっている。
伝統的な手法は、大規模なカスタマイズにおいて効率と品質に苦しむ。
本稿では,1つの画像から高精度な3次元サンゴモデルを生成するディープラーニングフレームワークを提案する。
Coralデータセットを使用して、このフレームワークは幾何学的特徴とテクスチャ的特徴を抽出し、3D再構成を行い、設計と材料ブレンディングを最適化する。
高度な最適化とポリゴンカウントコントロールにより、さまざまな複雑さに対する形状精度、詳細保持、フレキシブルアウトプットが保証され、高品質なレンダリングとリアルタイムインタラクションのニーズに対応している。このプロジェクトには、説明可能なAI(XAI)が組み込まれ、AI生成モデルをVRやXRでよく見られるインタラクティブな"アートワーク"に変換する。
これにより、モデル解釈可能性と人間と機械の協調性が向上する。
VRインタラクションにおけるリアルタイムフィードバックは、サンゴ種や生息地などの情報を表示し、ユーザーエクスペリエンスを豊かにする。
生成されたモデルは、細部、視覚的品質、効率性において従来の手法を上回ります。
この研究は、VRのための3Dコンテンツ作成に対するインテリジェントなアプローチを提供し、生産障壁を低くし、幅広いVRアプリケーションを促進する。
さらに、XAIを統合することで、AI生成した視覚コンテンツに対する新たな洞察が得られ、3D視覚の解釈可能性の研究が進められる。
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