論文の概要: Generative Topology for Shape Synthesis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.18987v1
• Date: Wed, 09 Oct 2024 17:19:22 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-03 08:52:29.389257
• Title: Generative Topology for Shape Synthesis
• Title（参考訳）: 形状合成のための生成トポロジー
• Authors: Ernst Röell, Bastian Rieck,
• Abstract要約: 我々はポイントクラウド上での形状生成タスクのための新しいフレームワークを開発する。 提案モデルでは, 復元作業や生成作業の質が高く, 効率の良い潜在空間を確保でき, 既存の手法よりも桁違いに高速である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.608942872770855
• License:
• Abstract: The Euler Characteristic Transform (ECT) is a powerful invariant for assessing geometrical and topological characteristics of a large variety of objects, including graphs and embedded simplicial complexes. Although the ECT is invertible in theory, no explicit algorithm for general data sets exists. In this paper, we address this lack and demonstrate that it is possible to learn the inversion, permitting us to develop a novel framework for shape generation tasks on point clouds. Our model exhibits high quality in reconstruction and generation tasks, affords efficient latent-space interpolation, and is orders of magnitude faster than existing methods.
• Abstract（参考訳）: オイラー特性変換(英: Euler Characteristics Transform, ECT)は、グラフや埋め込み単純複体を含む、多種多様な対象の幾何学的および位相的特性を評価するための強力な不変量である。 ECTは理論上は可逆であるが、一般データセットに対する明示的なアルゴリズムは存在しない。 本稿では、この欠点に対処し、逆転学習が可能であることを示し、ポイントクラウド上での形状生成タスクのための新しいフレームワークの開発を可能にする。 提案モデルでは, 復元作業や生成作業の質が高く, 効率的な潜時空間補間が可能であり, 既存の手法よりも桁違いに高速である。

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