論文の概要: HiFi-Mesh: High-Fidelity Efficient 3D Mesh Generation via Compact Autoregressive Dependence

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.21314v1
• Date: Thu, 29 Jan 2026 06:22:26 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-01-30 16:22:49.616104
• Title: HiFi-Mesh: High-Fidelity Efficient 3D Mesh Generation via Compact Autoregressive Dependence
• Title（参考訳）: HiFi-Mesh: コンパクト自己回帰依存性による高忠実3次元メッシュ生成
• Authors: Yanfeng Li, Tao Tan, Qingquan Gao, Zhiwen Cao, Xiaohong liu, Yue Sun,
• Abstract要約: 本稿では、生成プロセスにコンパクトな自己回帰依存を組み込んだLatent Autoregressive Network(LANE)を紹介する。 LANEは、既存の方法に比べて最大シーケンス長が6倍に改善されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 36.403921772528236
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: High-fidelity 3D meshes can be tokenized into one-dimension (1D) sequences and directly modeled using autoregressive approaches for faces and vertices. However, existing methods suffer from insufficient resource utilization, resulting in slow inference and the ability to handle only small-scale sequences, which severely constrains the expressible structural details. We introduce the Latent Autoregressive Network (LANE), which incorporates compact autoregressive dependencies in the generation process, achieving a $6\times$ improvement in maximum generatable sequence length compared to existing methods. To further accelerate inference, we propose the Adaptive Computation Graph Reconfiguration (AdaGraph) strategy, which effectively overcomes the efficiency bottleneck of traditional serial inference through spatiotemporal decoupling in the generation process. Experimental validation demonstrates that LANE achieves superior performance across generation speed, structural detail, and geometric consistency, providing an effective solution for high-quality 3D mesh generation.
• Abstract（参考訳）: 高忠実度3Dメッシュは、1次元(1D)シーケンスにトークン化でき、顔と頂点に対する自己回帰アプローチを直接モデル化できる。 しかし、既存の手法では資源利用が不十分なため、推論が遅くなり、小規模なシーケンスしか処理できないため、表現可能な構造の詳細を厳しく制約する。 生成プロセスにコンパクトな自己回帰依存を組み込んだLatent Autoregressive Network(LANE)を導入し,既存の手法と比較して最大生成可能なシーケンス長を6倍に向上させる。 さらに推論を高速化するために,従来のシリアル推論の効率ボトルネックを効果的に克服し,生成プロセスにおける時空間デカップリングによる適応計算グラフ再構成(AdaGraph)戦略を提案する。 実験的検証により、LANEは生成速度、構造的詳細、幾何的整合性に優れた性能を示し、高品質な3Dメッシュ生成に有効なソリューションを提供する。

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