論文の概要: NASM: Neural Anisotropic Surface Meshing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.23109v1
• Date: Wed, 30 Oct 2024 15:20:10 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-31 14:26:12.787096
• Title: NASM: Neural Anisotropic Surface Meshing
• Title（参考訳）: NASM:ニューラル異方性表面メッシュ
• Authors: Hongbo Li, Haikuan Zhu, Sikai Zhong, Ningna Wang, Cheng Lin, Xiaohu Guo, Shiqing Xin, Wenping Wang, Jing Hua, Zichun Zhong,
• Abstract要約: 本稿では、異方性表面メッシュのための学習に基づく新しい手法NASMを提案する。 鍵となるアイデアは、入力メッシュを高次元ユークリッド埋め込み空間に埋め込み、曲率ベースの異方性計量を保存することである。 そこで,本研究では,新たに生成した高次元埋め込みにおける特徴感リメッシングを提案し,鮮明な幾何学的特徴を自動キャプチャする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 38.8654207201197
• License:
• Abstract: This paper introduces a new learning-based method, NASM, for anisotropic surface meshing. Our key idea is to propose a graph neural network to embed an input mesh into a high-dimensional (high-d) Euclidean embedding space to preserve curvature-based anisotropic metric by using a dot product loss between high-d edge vectors. This can dramatically reduce the computational time and increase the scalability. Then, we propose a novel feature-sensitive remeshing on the generated high-d embedding to automatically capture sharp geometric features. We define a high-d normal metric, and then derive an automatic differentiation on a high-d centroidal Voronoi tessellation (CVT) optimization with the normal metric to simultaneously preserve geometric features and curvature anisotropy that exhibit in the original 3D shapes. To our knowledge, this is the first time that a deep learning framework and a large dataset are proposed to construct a high-d Euclidean embedding space for 3D anisotropic surface meshing. Experimental results are evaluated and compared with the state-of-the-art in anisotropic surface meshing on a large number of surface models from Thingi10K dataset as well as tested on extensive unseen 3D shapes from Multi-Garment Network dataset and FAUST human dataset.
• Abstract（参考訳）: 本稿では、異方性表面メッシュのための学習に基づく新しい手法NASMを提案する。 我々のキーとなる考え方は、高次元(高次元)ユークリッド埋め込み空間に入力メッシュを埋め込み、高次元エッジベクトル間のドット積損失を用いて曲率ベースの異方性計量を保存するグラフニューラルネットワークを提案することである。 これにより、計算時間が劇的に短縮され、スケーラビリティが向上する。 そこで,本研究では,新たに生成した高次元埋め込みにおける特徴感リメッシングを提案し,鮮明な幾何学的特徴を自動キャプチャする。 我々は,高次元の標準距離を定め,その後,従来の3次元形状に現れる幾何的特徴と曲率異方性を同時に保存するために,高次元のVoronoiテッセルレーション(CVT)最適化を標準距離で自動微分する。 我々の知る限り、3次元異方性表面メッシュのための高次元ユークリッド埋め込み空間を構築するために、ディープラーニングフレームワークと大規模なデータセットが提案されたのは、これが初めてである。 実験結果は、Thingi10Kデータセットから得られた多数の表面モデル上での異方性表面メッシュの最先端性と、Multi-Garment NetworkデータセットとFAUSTヒューマンデータセットから得られた広範囲な未知の3D形状の試験結果と比較された。

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