論文の概要: SparseFlex: High-Resolution and Arbitrary-Topology 3D Shape Modeling

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.21732v1
• Date: Thu, 27 Mar 2025 17:46:42 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-28 12:52:21.846646
• Title: SparseFlex: High-Resolution and Arbitrary-Topology 3D Shape Modeling
• Title（参考訳）: SparseFlex:高分解能・任意位相3次元形状モデリング
• Authors: Xianglong He, Zi-Xin Zou, Chia-Hao Chen, Yuan-Chen Guo, Ding Liang, Chun Yuan, Wanli Ouyang, Yan-Pei Cao, Yangguang Li,
• Abstract要約: SparseFlexは、新しいスパース構造のアイソサーフェス表現で、レンダリング損失から最大10243ドルの解像度で、差別化可能なメッシュ再構築を可能にする。 SparseFlexは、高解像度で差別化可能なメッシュ再構成とレンダリングロスによる生成を可能にすることで、3D形状の表現とモデリングの最先端性を著しく向上させる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 79.56581753856452
• License:
• Abstract: Creating high-fidelity 3D meshes with arbitrary topology, including open surfaces and complex interiors, remains a significant challenge. Existing implicit field methods often require costly and detail-degrading watertight conversion, while other approaches struggle with high resolutions. This paper introduces SparseFlex, a novel sparse-structured isosurface representation that enables differentiable mesh reconstruction at resolutions up to $1024^3$ directly from rendering losses. SparseFlex combines the accuracy of Flexicubes with a sparse voxel structure, focusing computation on surface-adjacent regions and efficiently handling open surfaces. Crucially, we introduce a frustum-aware sectional voxel training strategy that activates only relevant voxels during rendering, dramatically reducing memory consumption and enabling high-resolution training. This also allows, for the first time, the reconstruction of mesh interiors using only rendering supervision. Building upon this, we demonstrate a complete shape modeling pipeline by training a variational autoencoder (VAE) and a rectified flow transformer for high-quality 3D shape generation. Our experiments show state-of-the-art reconstruction accuracy, with a ~82% reduction in Chamfer Distance and a ~88% increase in F-score compared to previous methods, and demonstrate the generation of high-resolution, detailed 3D shapes with arbitrary topology. By enabling high-resolution, differentiable mesh reconstruction and generation with rendering losses, SparseFlex significantly advances the state-of-the-art in 3D shape representation and modeling.
• Abstract（参考訳）: 開面や複雑な内部を含む任意の位相を持つ高忠実な3Dメッシュを作成することは、依然として大きな課題である。 既存の暗黙の場法は、高分解能に苦しむのに対して、コストが高く、詳細で劣化する水密変換を必要とすることが多い。 本稿では,SparseFlexについて紹介する。SparseFlexは,レンダリング損失から直接,最大1024^3$の解像度でメッシュ再構成を可能にする,スパース構造を持つ新しい異面表現である。 SparseFlexはFlexicubesの精度をスパースボクセル構造と組み合わせ、表面隣接領域に計算を集中させ、開面を効率的に処理する。 重要なことは、レンダリング中にのみ関連するボクセルを活性化し、メモリ消費を劇的に減らし、高精度なトレーニングを可能にするフラストム対応の分節ボクセルトレーニング戦略を導入することである。 これはまた、初めてレンダリング監視のみを使用してメッシュインテリアを再構築することを可能にする。 これに基づいて, 可変オートエンコーダ (VAE) と高精度な3次元形状生成のための整流トランスを訓練し, 完全な形状モデリングパイプラインを実演する。 実験では, 従来の手法と比較して, シャンファー距離が約82%減少し, Fスコアが約88%増加し, 任意の位相を持つ高分解能で詳細な3次元形状の生成が示された。 SparseFlexは、高解像度で差別化可能なメッシュ再構成とレンダリングロスによる生成を可能にすることで、3D形状の表現とモデリングの最先端性を著しく向上させる。

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