論文の概要: DiffuMatch: Category-Agnostic Spectral Diffusion Priors for Robust Non-rigid Shape Matching

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.23715v1
• Date: Thu, 31 Jul 2025 16:44:54 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-01 17:19:10.124461
• Title: DiffuMatch: Category-Agnostic Spectral Diffusion Priors for Robust Non-rigid Shape Matching
• Title（参考訳）: DiffuMatch:ロバストな非剛形形状マッチングにおけるカテゴリー非依存スペクトル拡散
• Authors: Emery Pierson, Lei Li, Angela Dai, Maks Ovsjanikov,
• Abstract要約: ネットワーク内正規化と関数型マップトレーニングの両方をデータ駆動方式に置き換えることができることを示す。 まず、スコアベース生成モデルを用いてスペクトル領域における関数写像の生成モデルを訓練する。 次に、得られたモデルを利用して、新しい形状コレクション上の基底真理汎関数写像の構造的特性を促進する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 53.39693288324375
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Deep functional maps have recently emerged as a powerful tool for solving non-rigid shape correspondence tasks. Methods that use this approach combine the power and flexibility of the functional map framework, with data-driven learning for improved accuracy and generality. However, most existing methods in this area restrict the learning aspect only to the feature functions and still rely on axiomatic modeling for formulating the training loss or for functional map regularization inside the networks. This limits both the accuracy and the applicability of the resulting approaches only to scenarios where assumptions of the axiomatic models hold. In this work, we show, for the first time, that both in-network regularization and functional map training can be replaced with data-driven methods. For this, we first train a generative model of functional maps in the spectral domain using score-based generative modeling, built from a large collection of high-quality maps. We then exploit the resulting model to promote the structural properties of ground truth functional maps on new shape collections. Remarkably, we demonstrate that the learned models are category-agnostic, and can fully replace commonly used strategies such as enforcing Laplacian commutativity or orthogonality of functional maps. Our key technical contribution is a novel distillation strategy from diffusion models in the spectral domain. Experiments demonstrate that our learned regularization leads to better results than axiomatic approaches for zero-shot non-rigid shape matching. Our code is available at: https://github.com/daidedou/diffumatch/
• Abstract（参考訳）: 深部関数写像は、非剛体形状対応タスクを解くための強力なツールとして最近登場した。 このアプローチを使用する手法は、関数マップフレームワークのパワーと柔軟性を、精度と汎用性を改善するためのデータ駆動学習と組み合わせている。 しかし,既存の手法の多くは特徴関数のみに限定しており,トレーニング損失の定式化やネットワーク内の関数マップの正規化にアクシオマティック・モデリングを頼っている。 これにより、結果として生じるアプローチの精度と適用性の両方が、公理モデルの仮定が成立するシナリオに限られる。 本研究は,ネットワーク内正規化と関数型マップトレーニングの両方をデータ駆動方式に置き換えることができることを示す。 そこで我々は,高品位地図の集合から構築したスコアベース生成モデルを用いて,スペクトル領域における関数写像の生成モデルをまず訓練する。 次に、得られたモデルを利用して、新しい形状コレクション上の基底真理汎関数写像の構造的特性を促進する。 注目すべきは、学習されたモデルが圏に依存しないことを示し、ラプラシア可換性や関数写像の直交性といった一般的な戦略を完全に置き換えることができることである。 我々の重要な技術的貢献はスペクトル領域における拡散モデルからの新しい蒸留戦略である。 実験により、学習した正規化は、ゼロショット非剛体形状マッチングの公理的アプローチよりも良い結果をもたらすことが示された。 私たちのコードは、https://github.com/daidedou/diffumatch/で利用可能です。

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