論文の概要: MARS: Mesh AutoRegressive Model for 3D Shape Detailization
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.11390v1
- Date: Mon, 17 Feb 2025 03:12:16 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-02-18 20:34:45.046455
- Title: MARS: Mesh AutoRegressive Model for 3D Shape Detailization
- Title（参考訳）: MARS:3次元形状詳細化のためのメッシュ自動回帰モデル
- Authors: Jingnan Gao, Weizhe Liu, Weixuan Sun, Senbo Wang, Xibin Song, Taizhang Shang, Shenzhou Chen, Hongdong Li, Xiaokang Yang, Yichao Yan, Pan Ji,
- Abstract要約: 3次元形状詳細化のための新しいアプローチであるMARSを紹介する。
本稿では,次のLODトークン予測により,そのような潜在表現を生成するメッシュ自己回帰モデルを提案する。
挑戦的な3次元形状Detailizationベンチマークで行った実験により,提案したMARSモデルが最先端の性能を発揮することが示された。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 85.95365919236212
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: State-of-the-art methods for mesh detailization predominantly utilize Generative Adversarial Networks (GANs) to generate detailed meshes from coarse ones. These methods typically learn a specific style code for each category or similar categories without enforcing geometry supervision across different Levels of Detail (LODs). Consequently, such methods often fail to generalize across a broader range of categories and cannot ensure shape consistency throughout the detailization process. In this paper, we introduce MARS, a novel approach for 3D shape detailization. Our method capitalizes on a novel multi-LOD, multi-category mesh representation to learn shape-consistent mesh representations in latent space across different LODs. We further propose a mesh autoregressive model capable of generating such latent representations through next-LOD token prediction. This approach significantly enhances the realism of the generated shapes. Extensive experiments conducted on the challenging 3D Shape Detailization benchmark demonstrate that our proposed MARS model achieves state-of-the-art performance, surpassing existing methods in both qualitative and quantitative assessments. Notably, the model's capability to generate fine-grained details while preserving the overall shape integrity is particularly commendable.
- Abstract（参考訳）: メッシュ詳細化の最先端手法は、主にGAN(Generative Adversarial Networks)を使用して、粗いメッシュから詳細なメッシュを生成する。
これらの手法は典型的には、異なるレベル・オブ・ディテール(LOD)にわたる幾何学的監督を強制することなく、各カテゴリまたは類似カテゴリの特定のスタイルコードを学ぶ。
したがって、そのような手法は広範囲のカテゴリをまたいだ一般化に失敗することが多く、細部化プロセスを通して形状の整合性を確保することはできない。
本稿では,3次元形状詳細化のための新しいアプローチであるMARSを紹介する。
提案手法は,複数のLODにまたがる潜在空間における形状整合性メッシュ表現を学習するために,新しいマルチLOD,マルチカテゴリメッシュ表現を利用する。
また、次のLODトークン予測により、そのような潜在表現を生成できるメッシュ自己回帰モデルを提案する。
このアプローチは生成した形状のリアリズムを著しく向上させる。
挑戦的な3次元形状Detailizationベンチマークで行った大規模な実験により,提案したMARSモデルが,定性評価と定量的評価の両方において既存の手法を上回り,最先端の性能を達成することが示された。
特に、全体形状の整合性を保ちながら細かな詳細を生成できるモデルの能力は、特に賞賛できる。
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