論文の概要: ShapeLib: designing a library of procedural 3D shape abstractions with Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.08884v1
• Date: Thu, 13 Feb 2025 01:52:02 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-14 13:49:25.608998
• Title: ShapeLib: designing a library of procedural 3D shape abstractions with Large Language Models
• Title（参考訳）: ShapeLib: 大規模言語モデルを用いた手続き型3次元形状抽象化ライブラリの設計
• Authors: R. Kenny Jones, Paul Guerrero, Niloy J. Mitra, Daniel Ritchie,
• Abstract要約: 本稿では,3次元形状抽象化関数のライブラリであるShapeLibを紹介する。 我々は、異なる視覚的モダリティからライブラリーに基づいて形状プログラムを推論する認識ネットワークを訓練する。 我々の形状関数は意味論的に解釈可能なパラメータを持ち、可変な形状変化を生成するために修正することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 46.372361125013974
• License:
• Abstract: Procedural representations are desirable, versatile, and popular shape encodings. Authoring them, either manually or using data-driven procedures, remains challenging, as a well-designed procedural representation should be compact, intuitive, and easy to manipulate. A long-standing problem in shape analysis studies how to discover a reusable library of procedural functions, with semantically aligned exposed parameters, that can explain an entire shape family. We present ShapeLib as the first method that leverages the priors of frontier LLMs to design a library of 3D shape abstraction functions. Our system accepts two forms of design intent: text descriptions of functions to include in the library and a seed set of exemplar shapes. We discover procedural abstractions that match this design intent by proposing, and then validating, function applications and implementations. The discovered shape functions in the library are not only expressive but also generalize beyond the seed set to a full family of shapes. We train a recognition network that learns to infer shape programs based on our library from different visual modalities (primitives, voxels, point clouds). Our shape functions have parameters that are semantically interpretable and can be modified to produce plausible shape variations. We show that this allows inferred programs to be successfully manipulated by an LLM given a text prompt. We evaluate ShapeLib on different datasets and show clear advantages over existing methods and alternative formulations.
• Abstract（参考訳）: 手続き表現は望ましい、汎用的で、人気のある形状符号化である。 手動またはデータ駆動のプロシージャを使用するオーサリングは依然として困難であり、適切に設計された手続き表現はコンパクトで直感的で操作が容易であるべきである。 形状解析における長年の問題として、意味的に整合した露出パラメータを持つ手続き関数の再利用ライブラリの発見方法が研究されている。 本稿では,フロンティアLLMの先行技術を利用して3次元形状抽象化関数のライブラリを設計する手法としてShapeLibを提案する。 本システムでは,ライブラリに含める関数のテキスト記述と,典型的な形状のシードセットという,2種類の設計意図を受け入れている。 我々は,この設計意図に合致する手続き的抽象化を,アプリケーションや実装の提案,検証,検証によって発見する。 ライブラリーで発見された形状関数は表現的であるだけでなく、シードセットを超えて完全な形状の族に一般化する。 認識ネットワークをトレーニングし、異なる視覚的モダリティ(プリミティブ、ボクセル、ポイントクラウド)から、ライブラリに基づいて形状プログラムを推論する。 我々の形状関数は意味論的に解釈可能なパラメータを持ち、可変な形状変化を生成するために修正することができる。 これにより、テキストプロンプトが与えられたLLMによって、推論されたプログラムをうまく操作できることが示される。 異なるデータセット上でShapeLibを評価し、既存の方法や代替の定式化に対して明確な優位性を示す。

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