論文の概要: PaNDaS: Learnable Deformation Modeling with Localized Control

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.02306v2
• Date: Sat, 15 Mar 2025 21:15:14 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-18 12:32:05.738031
• Title: PaNDaS: Learnable Deformation Modeling with Localized Control
• Title（参考訳）: PaNDaS: 局所制御による学習可能な変形モデリング
• Authors: Thomas Besnier, Emery Pierson, Sylvain Arguillere, Maks Ovsjanikov, Mohamed Daoudi,
• Abstract要約: 我々は3次元表面メッシュの局所的な制御を可能にする点レベルで変形を学習することを提案する。 本手法は, 変形を形状の特定部分に多目的に制限することができる。 形状復元における最先端の精度と局所性を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 27.53005990833262
• License:
• Abstract: Non-rigid shape deformations pose significant challenges, and most existing methods struggle to handle partial deformations effectively. We propose to learn deformations at the point level, which allows for localized control of 3D surface meshes, enabling Partial Non-rigid Deformations and interpolations of Surfaces (PaNDaS). Unlike previous approaches, our method can restrict the deformations to specific parts of the shape in a versatile way. Moreover, one can mix and combine various poses from the database, all while not requiring any optimization at inference time. We demonstrate state-of-the-art accuracy and greater locality for shape reconstruction and interpolation compared to approaches relying on global shape representation across various types of human surface data. We also demonstrate several localized shape manipulation tasks and show that our method can generate new shapes by combining different input deformations. Code and data will be made available after the reviewing process.
• 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。 本研究では,3次元表面メッシュの局所的な制御を可能にする点レベルで変形を学習し,部分的な非剛性変形とPaNDaSの補間を可能にすることを提案する。 従来の手法とは違って,本手法では形状の特定の部分に変形を多目的に制限することができる。 さらに、推論時に最適化を必要とせず、データベースからさまざまなポーズを混ぜて組み合わせることができる。 本研究では, 形状復元と補間における最先端の精度と局所性について, 様々な種類の人体表面データにまたがる大域的な形状表現に依存するアプローチと比較した。 また,複数の局所的な形状操作タスクを実演し,異なる入力変形を組み合わせることで新しい形状を生成可能であることを示す。 コードとデータはレビュープロセス後に利用可能になる。

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