論文の概要: ShapeCraft: Body-Aware and Semantics-Aware 3D Object Design

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.03889v1
• Date: Thu, 05 Dec 2024 05:41:34 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-06 14:39:46.572546
• Title: ShapeCraft: Body-Aware and Semantics-Aware 3D Object Design
• Title（参考訳）: ShapeCraft: ボディ・アウェアとセマンティック・アウェアの3Dオブジェクトデザイン
• Authors: Michelle Guo, Mia Tang, Hannah Cha, Ruohan Zhang, C. Karen Liu, Jiajun Wu,
• Abstract要約: 本稿では,ベースメッシュから身体を意識した3Dオブジェクトを合成する手法を提案する。 生成されたオブジェクトは、仮想文字でシミュレートしたり、現実世界での使用のために製造することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.543575491040375
• License:
• Abstract: For designing a wide range of everyday objects, the design process should be aware of both the human body and the underlying semantics of the design specification. However, these two objectives present significant challenges to the current AI-based designing tools. In this work, we present a method to synthesize body-aware 3D objects from a base mesh given an input body geometry and either text or image as guidance. The generated objects can be simulated on virtual characters, or fabricated for real-world use. We propose to use a mesh deformation procedure that optimizes for both semantic alignment as well as contact and penetration losses. Using our method, users can generate both virtual or real-world objects from text, image, or sketch, without the need for manual artist intervention. We present both qualitative and quantitative results on various object categories, demonstrating the effectiveness of our approach.
• Abstract（参考訳）: 幅広い日常的なオブジェクトを設計するためには、設計プロセスは人体と設計仕様の基本的な意味の両方を意識する必要がある。 しかし、これらの2つの目的は、現在のAIベースのデザインツールに重大な課題をもたらす。 本研究では,入力体形状が与えられたベースメッシュから身体を意識した3Dオブジェクトを合成する手法を提案する。 生成されたオブジェクトは、仮想文字でシミュレートしたり、現実世界での使用のために製造することができる。 そこで本研究では,セマンティックアライメントと接触・浸透損失の両方を最適化するメッシュ変形手法を提案する。 本手法を用いることで,手作業による介入を必要とせずに,テキスト,画像,スケッチから仮想オブジェクトと実世界のオブジェクトの両方を生成することができる。 本手法の有効性を実証し,様々な対象カテゴリの質的および定量的な結果を示す。

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