論文の概要: 3D Shape Tokenization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.15618v2
• Date: Tue, 24 Dec 2024 14:07:12 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-25 14:46:50.331904
• Title: 3D Shape Tokenization
• Title（参考訳）: 3次元形状トークン化
• Authors: Jen-Hao Rick Chang, Yuyang Wang, Miguel Angel Bautista Martin, Jiatao Gu, Josh Susskind, Oncel Tuzel,
• Abstract要約: 連続的でコンパクトで、機械学習モデルに組み込むのが容易な3D表現であるShape Tokensを紹介します。 形状トークンは、3次元フローマッチングモデルにおける形状情報を表す条件ベクトルとして機能する。 様々な機械学習モデルにShape Tokensをアタッチすることで、新しい形状を生成し、画像を3Dに変換し、テキストや画像と3D形状をアライメントし、可変、ユーザ指定、解像度で直接形状をレンダリングすることができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 38.408642959154925
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We introduce Shape Tokens, a 3D representation that is continuous, compact, and easy to incorporate into machine learning models. Shape Tokens act as conditioning vectors that represent shape information in a 3D flow-matching model. The flow-matching model is trained to approximate probability density functions corresponding to delta functions concentrated on the surfaces of shapes in 3D. By attaching Shape Tokens to various machine learning models, we can generate new shapes, convert images to 3D, align 3D shapes with text and images, and render shapes directly at variable, user specified, resolution. Moreover, Shape Tokens enable a systematic analysis of geometric properties such as normal, density, and deformation field. Across all tasks and experiments, utilizing Shape Tokens demonstrate strong performance compared to existing baselines.
• Abstract（参考訳）: 連続的でコンパクトで、機械学習モデルに組み込むのが容易な3D表現であるShape Tokensを紹介します。 形状トークンは、3次元フローマッチングモデルにおける形状情報を表す条件ベクトルとして機能する。 流れマッチングモデルは3次元の形状表面に集中するデルタ関数に対応する確率密度関数を近似するために訓練される。 様々な機械学習モデルにShape Tokensをアタッチすることで、新しい形状を生成し、画像を3Dに変換し、テキストや画像と3D形状をアライメントし、可変、ユーザ指定、解像度で直接形状をレンダリングすることができる。 さらに、形状トークンは、正規、密度、変形場といった幾何学的性質の体系的な解析を可能にする。 すべてのタスクや実験において、シェープトークンの利用は、既存のベースラインと比較して強いパフォーマンスを示している。

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