論文の概要: FLOWING: Implicit Neural Flows for Structure-Preserving Morphing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.09537v1
• Date: Fri, 10 Oct 2025 16:50:23 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-14 00:38:49.402889
• Title: FLOWING: Implicit Neural Flows for Structure-Preserving Morphing
• Title（参考訳）: フローリング: 構造保存型モーフィングのための入射ニューラルフロー
• Authors: Arthur Bizzi, Matias Grynberg, Vitor Matias, Daniel Perazzo, João Paulo Lima, Luiz Velho, Nuno Gonçalves, João Pereira, Guilherme Schardong, Tiago Novello,
• Abstract要約: FLOWing (FLOW morphing) は、微分ベクトルフローの構成としてワープをリキャストするフレームワークである。 FLOWINGは, より高速な収束により, 最先端の変形品質が得られることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.498230316788923
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Morphing is a long-standing problem in vision and computer graphics, requiring a time-dependent warping for feature alignment and a blending for smooth interpolation. Recently, multilayer perceptrons (MLPs) have been explored as implicit neural representations (INRs) for modeling such deformations, due to their meshlessness and differentiability; however, extracting coherent and accurate morphings from standard MLPs typically relies on costly regularizations, which often lead to unstable training and prevent effective feature alignment. To overcome these limitations, we propose FLOWING (FLOW morphING), a framework that recasts warping as the construction of a differential vector flow, naturally ensuring continuity, invertibility, and temporal coherence by encoding structural flow properties directly into the network architectures. This flow-centric approach yields principled and stable transformations, enabling accurate and structure-preserving morphing of both 2D images and 3D shapes. Extensive experiments across a range of applications - including face and image morphing, as well as Gaussian Splatting morphing - show that FLOWING achieves state-of-the-art morphing quality with faster convergence. Code and pretrained models are available at http://schardong.github.io/flowing.
• Abstract（参考訳）: モーフィングは視覚とコンピュータグラフィックスにおける長年の問題であり、機能アライメントのための時間依存のワープとスムーズな補間のためのブレンディングを必要とする。 近年, マルチ層パーセプトロン (MLP) は, メッシュレス性や微分可能性から, このような変形をモデル化するための暗黙的ニューラル表現 (INR) として検討されている。 これらの制約を克服するために,ネットワークアーキテクチャに直接構造フロー特性をエンコードすることで,ワープを微分ベクトルフローの構築として再キャストし,連続性,可逆性,時間的コヒーレンスを自然に確保するフレームワークであるFLOWING(FLOW morphing)を提案する。 このフロー中心のアプローチは、原理的かつ安定した変換をもたらし、2次元画像と3次元形状の両方の正確かつ構造的に保存されるモーフィングを可能にする。 顔と画像のモルファス、およびガウスのスティングモルファスを含む幅広い応用にわたる大規模な実験は、FLOWINGがより高速な収束で最先端のモルファス品質を達成することを示す。 コードと事前トレーニングされたモデルは、http://schardong.github.io/flowing.orgで公開されている。

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