論文の概要: Learning to Build Shapes by Extrusion

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.22858v1
• Date: Fri, 30 Jan 2026 11:32:34 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-02-02 18:28:15.407715
• Title: Learning to Build Shapes by Extrusion
• Title（参考訳）: 押出しによる形状形成の学習
• Authors: Thor Vestergaard Christiansen, Karran Pandey, Alba Reinders, Karan Singh, Morten Rieger Hannemose, J. Andreas Bærentzen,
• Abstract要約: 本稿では,顔押出のシーケンスとしてメッシュ構築を表現するテキストベース表現であるText Encoded Extrusion (TEE)を紹介する。 我々の表現は、再構成、新しい形状合成、および既存のメッシュへの新機能の追加を可能にすることを実証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.522618411248176
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: We introduce Text Encoded Extrusion (TEE), a text-based representation that expresses mesh construction as sequences of face extrusions rather than polygon lists, and a method for generating 3D meshes from TEE using a large language model (LLM). By learning extrusion sequences that assemble a mesh, similar to the way artists create meshes, our approach naturally supports arbitrary output face counts and produces manifold meshes by design, in contrast to recent transformer-based models. The learnt extrusion sequences can also be applied to existing meshes - enabling editing in addition to generation. To train our model, we decompose a library of quadrilateral meshes with non-self-intersecting face loops into constituent loops, which can be viewed as their building blocks, and finetune an LLM on the steps for reassembling the meshes by performing a sequence of extrusions. We demonstrate that our representation enables reconstruction, novel shape synthesis, and the addition of new features to existing meshes.
• Abstract（参考訳）: テキストエンコード押出し(TEE)は、ポリゴンリストではなく、顔押出しのシーケンスとしてメッシュ構造を表現するテキストベース表現であり、大言語モデル(LLM)を用いてTEEから3Dメッシュを生成する方法である。 メッシュを組み立てる押出シーケンスを、アーティストがメッシュを作成する方法と同様に学習することにより、我々のアプローチは自然に任意の出力顔数をサポートし、最近のトランスフォーマーベースモデルとは対照的に、設計によって多様体メッシュを生成する。 学習したエクストルージョンシーケンスは、生成に加えて編集が可能な既存のメッシュにも適用することができる。 モデルをトレーニングするために,非自己交差型フェイスループを持つ四角形メッシュのライブラリを構成ループに分解し,それらを構成ブロックとみなし,一連の押出処理を行うことでメッシュを再組み立てするステップ上でLCMを微調整する。 我々の表現は、再構成、新しい形状合成、および既存のメッシュへの新機能の追加を可能にすることを実証する。

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