論文の概要: Optimizing 4D Wires for Sparse 3D Abstraction
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.11977v1
- Date: Tue, 12 May 2026 11:33:43 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-05-13 21:48:56.821619
- Title: Optimizing 4D Wires for Sparse 3D Abstraction
- Title（参考訳）: スパース3次元抽象化のための4次元ワイヤの最適化
- Abstract要約: 単一連続4次元ワイヤを用いた3次元幾何学的抽象化のための統一的なフレームワークを提案する。
統一表現は,高忠実度で構造コヒーレンスを向上した構造を生成することを示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.365535344035903
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: We present a unified framework for 3D geometric abstraction using a single continuous 4D wire, parameterized as a B-spline with spatial coordinates and variable width $(x,y,z,w)$. Existing approaches typically represent shapes as collections of many independent curve segments, which often leads to fragmented structures and limited physical realizability. In contrast, we show that a single continuous spline is sufficiently expressive to capture complex volumetric forms while enforcing global topological coherence. By imposing continuity, our method transforms 3D sketching from a local density-accumulation process into a global routing problem, providing a strong inductive bias toward cleaner aesthetics and improved structural coherence. To enable gradient-based optimization, we introduce a differentiable rendering pipeline that efficiently rasterizes variable-width curves with bounded projection error. This formulation supports robust optimization using modern guidance signals such as Score Distillation Sampling (SDS) or CLIP. We demonstrate applications including image-to-3D abstraction, multi-view wire art generation, and differentiable stylized surface filling. Experiments show that our unified representation produces structures with higher semantic fidelity and improved structural coherence compared to approaches based on collections of discrete curves.
- Abstract（参考訳）: 空間座標と可変幅$(x,y,z,w)$を持つB-スプラインとしてパラメータ化された,連続4次元ワイヤを用いた3次元幾何学的抽象化のための統一フレームワークを提案する。
既存のアプローチは通常、形状を多くの独立した曲線セグメントの集合として表現し、しばしば断片化された構造と限定的な物理的実現可能性をもたらす。
対照的に、1つの連続スプラインは、大域的トポロジカルコヒーレンスを強制しながら複雑な体積形式を捉えるのに十分表現可能であることを示す。
連続性を付与することにより,局所的な密度蓄積過程からグローバルなルーティング問題へと3Dスケッチを変換し,よりクリーンな美学に強い帰納バイアスを与え,構造コヒーレンスを改善した。
勾配に基づく最適化を実現するために、可変幅曲線を有界射影誤差で効率的にラスタライズする微分可能なレンダリングパイプラインを導入する。
この定式化は、Score Distillation Sampling (SDS)やCLIPといった現代的なガイダンス信号を用いた堅牢な最適化をサポートする。
本稿では,画像から3次元の抽象化,マルチビューワイヤアート生成,スタイリング可能な表面充填などの応用例を示す。
実験により、我々の統一表現は、離散曲線の集合に基づくアプローチと比較して、意味的忠実度が高く、構造的コヒーレンスが改善された構造を生成することが示された。
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