論文の概要: Partial Non-rigid Deformations and interpolations of Human Body Surfaces

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.02306v1
• Date: Tue, 03 Dec 2024 09:21:04 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-04 21:11:22.953779
• Title: Partial Non-rigid Deformations and interpolations of Human Body Surfaces
• Title（参考訳）: 人体表面の部分的非剛性変形と補間
• Authors: Thomas Besnier, Emery Pierson, Sylvain Arguillere, Mohamed Daoudi,
• Abstract要約: PaNDASは最近の深層モデルに基づいて3次元表面メッシュの局所的および大域的変形を学習する新しい手法である。 提案手法は, 新たな形状を生成し, 部品間を補間し, その他の形状操作を行うために有効であることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.899818550820576
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Non-rigid shape deformations pose significant challenges, and most existing methods struggle to handle partial deformations effectively. We present Partial Non-rigid Deformations and interpolations of the human body Surfaces (PaNDAS), a new method to learn local and global deformations of 3D surface meshes by building on recent deep models. Unlike previous approaches, our method enables restricting deformations to specific parts of the shape in a versatile way and allows for mixing and combining various poses from the database, all while not requiring any optimization at inference time. We demonstrate that the proposed framework can be used to generate new shapes, interpolate between parts of shapes, and perform other shape manipulation tasks with state-of-the-art accuracy and greater locality across various types of human surface data. Code and data will be made available soon.
• Abstract（参考訳）: 非剛体形状の変形は重要な課題であり、既存のほとんどの手法は部分的な変形を効果的に扱うのに苦労している。 近年の深層モデルに基づく3次元表面メッシュの局所的および大域的変形を学習するための新しい手法であるPaNDASの非剛性部分変形と補間について述べる。 従来の手法とは違って,本手法では,形状の特定の部分への変形を多目的に制限し,データベースから様々なポーズを混合・結合することが可能であり,推論時に最適化は不要である。 提案手法は, 新たな形状の生成, 形状の補間, その他の形状操作作業において, 最先端の精度と多種多様な人体表面データ間の局所性の向上に有効であることを示す。 コードとデータは近く公開される予定だ。

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