論文の概要: Implicit Neural Surface Deformation with Explicit Velocity Fields

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.14038v1
• Date: Thu, 23 Jan 2025 19:11:53 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-27 14:57:02.662242
• Title: Implicit Neural Surface Deformation with Explicit Velocity Fields
• Title（参考訳）: 明示的な速度場を有する入射ニューラル表面変形
• Authors: Lu Sang, Zehranaz Canfes, Dongliang Cao, Florian Bernard, Daniel Cremers,
• Abstract要約: 一対の点雲間の変形と時間変化したニューラルな暗黙の表面を同時に予測する最初の教師なし手法を導入する。 本手法は, 中間形状の監督を伴わずに剛性変形と非剛性変形を両立させることができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 47.610773635281085
• License:
• Abstract: In this work, we introduce the first unsupervised method that simultaneously predicts time-varying neural implicit surfaces and deformations between pairs of point clouds. We propose to model the point movement using an explicit velocity field and directly deform a time-varying implicit field using the modified level-set equation. This equation utilizes an iso-surface evolution with Eikonal constraints in a compact formulation, ensuring the integrity of the signed distance field. By applying a smooth, volume-preserving constraint to the velocity field, our method successfully recovers physically plausible intermediate shapes. Our method is able to handle both rigid and non-rigid deformations without any intermediate shape supervision. Our experimental results demonstrate that our method significantly outperforms existing works, delivering superior results in both quality and efficiency.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,時間変化のあるニューラルな暗黙の表面と点雲の対間の変形を同時に予測する最初の教師なし手法を紹介する。 そこで本稿では,明示的な速度場を用いて点運動をモデル化し,修正されたレベルセット方程式を用いて時間変化の暗黙の場を直接変形する手法を提案する。 この方程式は、コンパクトな定式化におけるアイコンの制約を伴う同相曲面の進化を利用し、符号付き距離場の整合性を保証する。 速度場にスムーズな体積保存制約を適用することにより,本手法は物理的に安定な中間形状の復元に成功している。 本手法は, 中間形状の監督を伴わずに剛性変形と非剛性変形を両立させることができる。 実験の結果,本手法は既存の作業よりも優れており,品質と効率の両面で優れた結果が得られていることがわかった。

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