論文の概要: DualPrim: Compact 3D Reconstruction with Positive and Negative Primitives

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.16133v1
• Date: Tue, 17 Mar 2026 05:36:53 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-18 17:42:07.111535
• Title: DualPrim: Compact 3D Reconstruction with Positive and Negative Primitives
• Title（参考訳）: DualPrim: ポジティブでネガティブなプリミティブによるコンパクトな3D再構成
• Authors: Xiaoxu Meng, Zhongmin Chen, Bo Yang, Weikai Chen, Weixiao Liu, Lin Gao,
• Abstract要約: 本稿では,コンパクトで構造化された3次元再構成フレームワークであるDualPrimを紹介する。 加法のみの暗黙法やプリミティブ法とは異なり、DualPrimは正および負のスーパークワッドリックを持つ形状を表す。 この加法-減算設計はコンパクト性や微分性を犠牲にすることなく表現力を増加させる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.240793226488027
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Neural reconstructions often trade structure for fidelity, yielding dense and unstructured meshes with irregular topology and weak part boundaries that hinder editing, animation, and downstream asset reuse. We present DualPrim, a compact and structured 3D reconstruction framework. Unlike additive-only implicit or primitive methods, DualPrim represents shapes with positive and negative superquadrics: the former builds the bases while the latter carves local volumes through a differentiable operator, enabling topology-aware modeling of holes and concavities. This additive-subtractive design increases the representational power without sacrificing compactness or differentiability. We embed DualPrim in a volumetric differentiable renderer, enabling end-to-end learning from multi-view images and seamless mesh export via closed-form boolean difference. Empirically, DualPrim delivers state-of-the-art accuracy and produces compact, structured, and interpretable outputs that better satisfy downstream needs than additive-only alternatives.
• Abstract（参考訳）: ニューラルな再構成は、しばしば忠実さのために構造を交換し、不規則なトポロジーと弱い部分境界を持つ密で非構造的なメッシュをもたらし、編集、アニメーション、下流の資産再利用を妨げる。 本稿では,コンパクトで構造化された3次元再構成フレームワークであるDualPrimを紹介する。 加法のみの暗黙的あるいは原始的な方法とは異なり、DualPrimは正と負のスーパークワッドリックを持つ形状を表しており、前者はベースを構築し、後者は微分可能な演算子を通して局所的な体積を彫り、穴や凹凸のトポロジー的モデリングを可能にする。 この加法-減算設計はコンパクト性や微分性を犠牲にすることなく表現力を増加させる。 ボリューム微分可能なレンダラーにDualPrimを組み込み、マルチビュー画像からエンドツーエンドの学習と、クローズドフォームのブール差によるシームレスなメッシュエクスポートを可能にします。 実証的には、DualPrimは最先端の精度を提供し、コンパクトで構造化され、解釈可能な出力を生成する。

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