論文の概要: DoubleDiffusion: Combining Heat Diffusion with Denoising Diffusion for Generative Learning on 3D Meshes

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.03397v3
• Date: Sun, 12 Jan 2025 23:38:16 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-14 14:24:49.503403
• Title: DoubleDiffusion: Combining Heat Diffusion with Denoising Diffusion for Generative Learning on 3D Meshes
• Title（参考訳）: 二重拡散:3次元メッシュにおける熱拡散とデノイング拡散を組み合わせた生成学習
• Authors: Xuyang Wang, Ziang Cheng, Zhenyu Li, Jiayu Yang, Haorui Ji, Pan Ji, Mehrtash Harandi, Richard Hartley, Hongdong Li,
• Abstract要約: DoubleDiffusionは3次元メッシュ表面の直接生成学習のために、放熱拡散と脱ノイズ拡散を組み合わせたフレームワークである。 本研究は, 3次元表面上での拡散に基づく生成モデルの新しい方向性に寄与し, 3次元アセット生成の分野への応用の可能性を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 67.39455433337316
• License:
• Abstract: This paper proposes DoubleDiffusion, a novel framework that combines heat dissipation diffusion and denoising diffusion for direct generative learning on 3D mesh surfaces. Our approach addresses the challenges of generating continuous signal distributions residing on a curve manifold surface. Unlike previous methods that rely on unrolling 3D meshes into 2D or adopting field representations, DoubleDiffusion leverages the Laplacian-Beltrami operator to process features respecting the mesh structure. This combination enables effective geometry-aware signal diffusion across the underlying geometry. As shown in Fig.1, we demonstrate that DoubleDiffusion has the ability to generate RGB signal distributions on complex 3D mesh surfaces and achieves per-category shape-conditioned texture generation across different shape geometry. Our work contributes a new direction in diffusion-based generative modeling on 3D surfaces, with potential applications in the field of 3D asset generation.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,3次元メッシュ表面における直接生成学習のための放熱拡散と脱ノイズ拡散を組み合わせた新しいフレームワークであるDoubleDiffusionを提案する。 提案手法は, 曲面上の連続的な信号分布を生成することの課題に対処する。 3Dメッシュを2Dにアンロールしたり、フィールド表現を採用する従来の方法とは異なり、DoubleDiffusionはLaplacian-Beltrami演算子を利用してメッシュ構造を尊重する機能を処理している。 この組み合わせにより、基礎となる幾何学を横断する効果的な幾何認識信号拡散が可能となる。 図1に示すように、DoubleDiffusionは複雑な3Dメッシュ表面上でRGB信号の分布を生成でき、異なる形状形状のカテゴリごとの形状条件付きテクスチャ生成を実現することができる。 本研究は, 3次元表面上での拡散に基づく生成モデルの新しい方向性に寄与し, 3次元アセット生成の分野への応用の可能性を示す。

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