論文の概要: Manipulating Vehicle 3D Shapes through Latent Space Editing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.23931v1
• Date: Thu, 31 Oct 2024 13:41:16 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-01 17:01:42.976040
• Title: Manipulating Vehicle 3D Shapes through Latent Space Editing
• Title（参考訳）: 潜時空間編集による車体3次元形状の操作
• Authors: JiangDong Miao, Tatsuya Ikeda, Bisser Raytchev, Ryota Mizoguchi, Takenori Hiraoka, Takuji Nakashima, Keigo Shimizu, Toru Higaki, Kazufumi Kaneda,
• Abstract要約: 本稿では,車載3Dモデルに対する連続的,高精度,属性特異的な修正を可能にする,事前学習型回帰器を用いたフレームワークを提案する。 提案手法は,車両3Dオブジェクトの固有性を保持するだけでなく,多属性編集もサポートしており,モデルの構造的整合性を損なうことなく,広範囲のカスタマイズが可能となる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: Although 3D object editing has the potential to significantly influence various industries, recent research in 3D generation and editing has primarily focused on converting text and images into 3D models, often overlooking the need for fine-grained control over the editing of existing 3D objects. This paper introduces a framework that employs a pre-trained regressor, enabling continuous, precise, attribute-specific modifications to both the stylistic and geometric attributes of vehicle 3D models. Our method not only preserves the inherent identity of vehicle 3D objects, but also supports multi-attribute editing, allowing for extensive customization without compromising the model's structural integrity. Experimental results demonstrate the efficacy of our approach in achieving detailed edits on various vehicle 3D models.
• Abstract（参考訳）: 3Dオブジェクトの編集は、様々な産業に大きな影響を与える可能性があるが、最近の3D生成と編集の研究は、テキストと画像を3Dモデルに変換することに重点を置いており、しばしば既存の3Dオブジェクトの編集をきめ細かく制御する必要性を見落としている。 本稿では,車体3次元モデルの形状的特性と幾何学的特性の両方に対して,連続的かつ高精度な属性特異的な修正を可能にする,事前学習型回帰器を用いたフレームワークを提案する。 提案手法は,車両3Dオブジェクトの固有性を保持するだけでなく,多属性編集もサポートしており,モデルの構造的整合性を損なうことなく,広範囲のカスタマイズが可能となる。 実験結果から, 各種車両の3次元モデルに対して, 詳細な編集を行う上でのアプローチの有効性が示された。

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