論文の概要: FUSE: A Flow-based Mapping Between Shapes

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.13431v1
• Date: Mon, 17 Nov 2025 14:42:45 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-11-18 14:36:25.3082
• Title: FUSE: A Flow-based Mapping Between Shapes
• Title（参考訳）: FUSE: 形状間のフローベースのマッピング
• Authors: Lorenzo Olearo, Giulio Viganò, Daniele Baieri, Filippo Maggioli, Simone Melzi,
• Abstract要約: 本稿では,フローマッチングモデルに基づく3次元形状間のマップのための新しいニューラル表現を提案する。 この構成は、ポイントワイズなタスク調整された埋め込みで形状を符号化することにより、形状間の写像の可逆かつモダリティに依存しない表現を提供する。 我々のフレームワークは、紫外線マッピングや人体の生点雲スキャンの登録など、他のタスクにおいて有望な結果を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.666168571342284
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We introduce a novel neural representation for maps between 3D shapes based on flow-matching models, which is computationally efficient and supports cross-representation shape matching without large-scale training or data-driven procedures. 3D shapes are represented as the probability distribution induced by a continuous and invertible flow mapping from a fixed anchor distribution. Given a source and a target shape, the composition of the inverse flow (source to anchor) with the forward flow (anchor to target), we continuously map points between the two surfaces. By encoding the shapes with a pointwise task-tailored embedding, this construction provides an invertible and modality-agnostic representation of maps between shapes across point clouds, meshes, signed distance fields (SDFs), and volumetric data. The resulting representation consistently achieves high coverage and accuracy across diverse benchmarks and challenging settings in shape matching. Beyond shape matching, our framework shows promising results in other tasks, including UV mapping and registration of raw point cloud scans of human bodies.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,フローマッチングモデルに基づく3次元形状マップのニューラル表現を提案する。 3次元形状は固定アンカー分布から連続的かつ可逆的なフローマッピングによって誘導される確率分布として表現される。 ソースとターゲット形状が与えられた場合、逆流(ソースからアンカー)と前流(ターゲットへのアンカー)の合成により、2つの面間の点を連続的にマッピングする。 この構造は, 点雲, メッシュ, 符号付き距離場 (SDF) および体積データ間の形状の非可逆的, モダリティに依存しない表現を提供する。 結果として得られた表現は、様々なベンチマークで高いカバレッジと正確性を実現し、形状マッチングの難しい設定を実現している。 我々のフレームワークは形状マッチング以外にも、紫外線マッピングや人体の生点雲スキャンの登録など、他のタスクで有望な結果を示す。

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