論文の概要: Not-So-Optimal Transport Flows for 3D Point Cloud Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.12456v1
• Date: Tue, 18 Feb 2025 02:37:34 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-19 14:08:19.013058
• Title: Not-So-Optimal Transport Flows for 3D Point Cloud Generation
• Title（参考訳）: 3次元点雲生成のための超最適輸送流
• Authors: Ka-Hei Hui, Chao Liu, Xiaohui Zeng, Chi-Wing Fu, Arash Vahdat,
• Abstract要約: 3次元点雲の生成モデルの学習は、3次元点雲の生成学習における根本的な問題の1つである。 本稿では,最近提案された同変OTフローを解析し,点ベース分子データに対する置換不変な生成モデルを学習する。 提案手法は, 広範囲な非条件生成および形状完備化において, 拡散および流動に基づく事前アプローチよりも優れていることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 58.164908756416615
• License:
• Abstract: Learning generative models of 3D point clouds is one of the fundamental problems in 3D generative learning. One of the key properties of point clouds is their permutation invariance, i.e., changing the order of points in a point cloud does not change the shape they represent. In this paper, we analyze the recently proposed equivariant OT flows that learn permutation invariant generative models for point-based molecular data and we show that these models scale poorly on large point clouds. Also, we observe learning (equivariant) OT flows is generally challenging since straightening flow trajectories makes the learned flow model complex at the beginning of the trajectory. To remedy these, we propose not-so-optimal transport flow models that obtain an approximate OT by an offline OT precomputation, enabling an efficient construction of OT pairs for training. During training, we can additionally construct a hybrid coupling by combining our approximate OT and independent coupling to make the target flow models easier to learn. In an extensive empirical study, we show that our proposed model outperforms prior diffusion- and flow-based approaches on a wide range of unconditional generation and shape completion on the ShapeNet benchmark.
• Abstract（参考訳）: 3次元点雲の生成モデルの学習は、3次元点雲の生成学習における根本的な問題の1つである。 点雲の重要な性質の1つは、それらの置換不変性、すなわち点雲における点の順序がそれらが表す形を変えないことである。 本稿では,最近提案された同変OTフローを解析し,点ベース分子データに対する置換不変な生成モデルを学習し,これらのモデルが大きな点雲上では不十分であることを示す。 また, 学習(等価な) OT フローは, 直線的な流れ軌跡が学習フローモデルを軌道の先頭に複雑にするので, 一般に困難である。 そこで本研究では,オフラインOTプリ計算による近似OTを得るための非最適輸送流モデルを提案する。 トレーニング中、ターゲットフローモデルを学習しやすくするために、近似OTと独立結合を組み合わせることでハイブリッド結合を構築することができる。 本研究では,ShapeNetベンチマークにおいて,より広範囲な非条件生成および形状完備化において,提案モデルが事前拡散およびフローベースアプローチより優れていることを示す。

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