論文の概要: Parameterize Structure with Differentiable Template for 3D Shape Generation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.10399v2
- Date: Tue, 15 Oct 2024 06:42:36 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-10-29 21:44:49.455151
- Title: Parameterize Structure with Differentiable Template for 3D Shape Generation
- Title（参考訳）: 3次元形状生成のための微分テンプレートを用いたパラメータ化構造
- Authors: Changfeng Ma, Pengxiao Guo, Shuangyu Yang, Yinuo Chen, Jie Guo, Chongjun Wang, Yanwen Guo, Wenping Wang,
- Abstract要約: 最近の3次元形状生成には複雑なネットワークと構造定義が使用されている。
本稿では,同じカテゴリの共有構造を微分可能なテンプレートを用いてパラメータ化する手法を提案する。
本手法は,複雑な細部で多種多様な形状を再構築あるいは生成し,円滑に補間することができる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 39.414253821696846
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Structural representation is crucial for reconstructing and generating editable 3D shapes with part semantics. Recent 3D shape generation works employ complicated networks and structure definitions relying on hierarchical annotations and pay less attention to the details inside parts. In this paper, we propose the method that parameterizes the shared structure in the same category using a differentiable template and corresponding fixed-length parameters. Specific parameters are fed into the template to calculate cuboids that indicate a concrete shape. We utilize the boundaries of three-view drawings of each cuboid to further describe the inside details. Shapes are represented with the parameters and three-view details inside cuboids, from which the SDF can be calculated to recover the object. Benefiting from our fixed-length parameters and three-view details, our networks for reconstruction and generation are simple and effective to learn the latent space. Our method can reconstruct or generate diverse shapes with complicated details, and interpolate them smoothly. Extensive evaluations demonstrate the superiority of our method on reconstruction from point cloud, generation, and interpolation.
- Abstract（参考訳）: 構造表現は、部分意味論による編集可能な3D形状の再構成と生成に不可欠である。
最近の3D形状生成作業では、階層的なアノテーションに依存した複雑なネットワークや構造定義を採用しており、部品内部の詳細にはあまり注意を払わない。
本稿では,異なるテンプレートと対応する固定長パラメータを用いて,同じカテゴリの共有構造をパラメータ化する手法を提案する。
具体的な形状を示す立方体を計算するために、特定のパラメータをテンプレートに入力する。
我々は、各立方体の3次元図面の境界を利用して、内部の詳細をさらに記述する。
形状は立方体内のパラメータと3ビュー詳細で表され、そこからSDFを計算してオブジェクトを復元することができる。
固定長パラメータと3ビューの詳細から、再構成と生成のためのネットワークは簡単で、潜在空間を学習するのに有効です。
本手法は,複雑な細部で多種多様な形状を再構築あるいは生成し,円滑に補間することができる。
大規模評価は, 点雲, 生成, 補間からの再構成における本手法の優位性を示す。
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