論文の概要: Meschers: Geometry Processing of Impossible Objects
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.14960v1
- Date: Thu, 14 May 2026 15:28:14 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-05-15 21:45:34.911883
- Title: Meschers: Geometry Processing of Impossible Objects
- Title(参考訳): Meschers: 不可視物体の幾何学的処理
- Authors: Ana Dodik, Isabella Yu, Kartik Chandra, Jonathan Ragan-Kelley, Joshua Tenenbaum, Vincent Sitzmann, Justin Solomon,
- Abstract要約: これまでの作業では、不可能な物体を3Dに埋め込んだり、切断したり、深度軸でねじったり曲げたりする。
我々は、M.C.エッシャーの木版に見られるような、不可能な構造を表現できるメッシュであるMeschersを紹介した。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 20.04129608965436
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Impossible objects, geometric constructions that humans can perceive but that cannot exist in real life, have been a topic of intrigue in visual arts, perception, and graphics, yet no satisfying computer representation of such objects exists. Previous work embeds impossible objects in 3D, cutting them or twisting/bending them in the depth axis. Cutting an impossible object changes its local geometry at the cut, which can hamper downstream graphics applications, such as smoothing, while bending makes it difficult to relight the object. Both of these can invalidate geometry operations, such as distance computation. As an alternative, we introduce Meschers, meshes capable of representing impossible constructions akin to those found in M.C. Escher's woodcuts. Our representation has a theoretical foundation in discrete exterior calculus and supports the use-cases above, as we demonstrate in a number of example applications. Moreover, because we can do discrete geometry processing on our representation, we can inverse-render impossible objects. We also compare our representation to cut and bend representations of impossible objects.
- Abstract(参考訳): 人間が知覚できるが現実には存在しない幾何学的な構成である、不可能な物体は、視覚芸術、知覚、グラフィックにおいて興味をそそるトピックであるが、そのような物体のコンピュータ表現を満足させるものはない。
これまでの作業では、不可能な物体を3Dに埋め込んだり、切断したり、深度軸でねじったり曲げたりする。
不可能なオブジェクトをカットすると、カット時に局所的な幾何学が変化し、スムーズ化などの下流のグラフィックアプリケーションを妨害し、曲げることによってオブジェクトのリライトが困難になる。
どちらも距離計算のような幾何学的操作を無効にすることができる。
代替として、M.C.エッシャーの木版に見られるような、不可能な構造を表現できるメッシュであるMeschersを紹介する。
我々の表現は、離散的な外部計算の理論的基礎を持ち、いくつかの例で示すように、上記のユースケースをサポートする。
さらに、表現上で離散的な幾何処理を行うことができるので、逆レンダリング不可能な対象を処理できる。
また、我々の表現を不可能な対象の切断および曲げ表現と比較する。
関連論文リスト
- GeoRemover: Removing Objects and Their Causal Visual Artifacts [38.57204197752552]
オブジェクトの削除は、ターゲットオブジェクトとその因果的な視覚的アーティファクト(シャドーやリフレクションなど)を排除すべきである。
オブジェクトの除去を(1) 幾何学的除去と(2) 外観レンダリングに分離する幾何学的認識型2段階フレームワークを提案する。
本手法は,2つの一般的なベンチマークにおいて,オブジェクトとその関連アーティファクトを除去する際の最先端性能を実現する。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-09-23T02:04:19Z) - Toon3D: Seeing Cartoons from New Perspectives [52.85312338932685]
漫画やアニメのイメージから、同じシーンを描いている3D構造を復元する。
私たちのキーとなる洞察は、カメラのポーズとシーンの幾何学を回復しながら入力画像を変形させることです。
我々の回収した点雲は、今まで描いたことのない視点から漫画を体験する新しい視点合成法に接続することができる。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-05-16T17:59:51Z) - Single-view 3D Mesh Reconstruction for Seen and Unseen Categories [69.29406107513621]
シングルビュー3Dメッシュ再構成は、シングルビューRGB画像から3D形状を復元することを目的とした、基本的なコンピュータビジョンタスクである。
本稿では,一視点3Dメッシュ再構成に取り組み,未知のカテゴリのモデル一般化について検討する。
我々は、再構築におけるカテゴリ境界を断ち切るために、エンドツーエンドの2段階ネットワークであるGenMeshを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-08-04T14:13:35Z) - Neural Groundplans: Persistent Neural Scene Representations from a
Single Image [90.04272671464238]
本稿では,シーンの2次元画像観察を永続的な3次元シーン表現にマッピングする手法を提案する。
本稿では,永続的でメモリ効率のよいシーン表現として,条件付きニューラルグラウンドプランを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-07-22T17:41:24Z) - Shadows Shed Light on 3D Objects [23.14510850163136]
我々は、物体の3次元形状、ポーズ、光源の位置を推測できる微分可能な画像形成モデルを作成する。
我々のアプローチは、地上の暗黒マスクが未知の現実世界の画像に対して堅牢である。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-06-17T19:58:11Z) - SNeS: Learning Probably Symmetric Neural Surfaces from Incomplete Data [77.53134858717728]
我々はニューラルレイディアンスフィールド(NeRF)のようなニューラルリコンストラクションとレンダリングの最近の進歩の強みの上に構築する。
我々は3次元形状と材料特性にソフト対称性の制約を適用し,光,アルベド色,反射率に分解された外観を有する。
保存されていない領域を高い忠実度で再構成し、高品質な新しいビュー画像を作成することができることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-06-13T17:37:50Z) - Object Wake-up: 3-D Object Reconstruction, Animation, and in-situ
Rendering from a Single Image [58.69732754597448]
椅子の写真があれば、椅子の3次元形状を抽出し、その可愛らしい調音や動きをアニメーション化し、元の画像空間でその場でレンダリングできるだろうか?
単一画像中の調音対象を抽出・操作するための自動アプローチを考案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-08-05T16:20:12Z) - Moving SLAM: Fully Unsupervised Deep Learning in Non-Rigid Scenes [85.56602190773684]
従来のカメラ幾何学を用いて異なる視点からソースイメージを再レンダリングするビュー合成という考え方に基づいている。
映像中の合成画像と対応する実画像との誤差を最小化することにより、ポーズや深さを予測するディープネットワークを完全に教師なしで訓練することができる。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-05-05T17:08:10Z) - GeLaTO: Generative Latent Textured Objects [19.654444725146686]
Generative Latent Textured Objects (GeLaTO)は、低周波幾何学を定義する粗い形状のプロキシと学習された神経テクスチャを組み合わせたコンパクトな表現である。
眼鏡フレームの実際の画像のデータセットに結果を示すが、これは特にフォトリアリスティックな手法を用いて再構築することが困難である。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-08-11T16:55:26Z) - An End-to-End Geometric Deficiency Elimination Algorithm for 3D Meshes [16.566878873336915]
本稿では,3次元メッシュの有効かつ効率的な幾何学的欠陥除去アルゴリズムを提案する。
本手法は3次元メッシュの欠陥を徹底的に除去することができる。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-03-14T02:31:58Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。