論文の概要: ArtMesh: Part-Aware Articulated Mesh Fields with Motion-Consistent Dynamics
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.16582v1
- Date: Fri, 15 May 2026 19:37:55 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-05-19 17:57:46.715616
- Title: ArtMesh: Part-Aware Articulated Mesh Fields with Motion-Consistent Dynamics
- Title（参考訳）: ArtMesh: モーション・コンシスタント・ダイナミクスを備えたパート・アウェア・アーティキュレート・メッシュフィールド
- Authors: Sylvia Yuan, Dan Wang, Ravi Ramamoorthi, Xinrui Cui,
- Abstract要約: ArtMeshは、接続された三角形メッシュと部品ごとの剛性運動を明示的に再構成するメッシュネイティブな方法である。
Articulate-100は16のPartNet-Mobilityカテゴリにまたがる100のオーケストレートオブジェクトのベンチマークである。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 22.43942785482678
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: We present ArtMesh, a mesh-native method for reconstructing articulated objects explicitly as connected triangle meshes with per-part rigid motion from multi-view images in start and end states. Existing 3D Gaussian Splatting pipelines for articulated reconstruction inherit the unstructured point-based geometry of their splatting base, which provides no surface topology for reasoning about part boundaries or enforcing motion consistency along the object's connectivity. ArtMesh instead builds on a mesh-based differentiable rendering backbone, enabling part-aware dynamics to act directly on the structured topology. To make the topology compatible with articulation, we introduce part-aware restricted Delaunay remeshing, producing connected submeshes whose triangles do not cross semantic part boundaries. The dynamic mesh field then optimizes articulation using bidirectional Vertex-wise Motion Consistency on transported mesh vertices and Pixel-wise Motion Consistency on rendered RGB-D observations. We introduce Articulate-100, a new benchmark of 100 articulated objects spanning 16 PartNet-Mobility categories. On this benchmark, ArtMesh outperforms prior 3DGS-based pipelines in joint parameter estimation and part-level geometric reconstruction, with the largest gains on objects with many movable parts.
- Abstract（参考訳）: ArtMeshは,マルチビュー画像の開始および終了状態から各部分の剛性運動を伴って連結三角形メッシュとして明瞭に調音対象を再構成するメッシュネイティブな手法である。
既存の3次元ガウススプティングパイプラインは、そのスプティング基盤の非構造的な点ベースの幾何を継承しており、これは、部分境界の推論や、物体の接続性に沿って運動の一貫性を強制するための表面トポロジーを提供していない。
ArtMeshはメッシュベースの差別化可能なレンダリングバックボーン上に構築されており、パートアウェアのダイナミックスが構造化トポロジに直接作用できるようにする。
トポロジと調音との整合性を両立させるため, トポロジが意味的部分境界を超えない連結サブメッシュを生成する部分認識型制限型デラウネーリメッシングを導入する。
動的メッシュ場は、転送されたメッシュ頂点上での双方向のVertex-wise Motion Consistencyと、レンダリングされたRGB-D観測におけるPixel-wise Motion Consistencyを用いて調音を最適化する。
Articulate-100は16のPartNet-Mobilityカテゴリにまたがる100のオーケストレートオブジェクトのベンチマークである。
このベンチマークでは、ArtMeshは、関節パラメータ推定と部分レベルの幾何再構成において、以前の3DGSベースのパイプラインよりも優れており、多くの可動部品を持つオブジェクトに対して最大の利益がある。
関連論文リスト
- ArtLLM: Generating Articulated Assets via 3D LLM [19.814132638278547]
ArtLLMは、完全な3Dメッシュから直接高品質な調音資産を生成するための新しいフレームワークである。
コアとなるのは,大規模な調音データセットに基づいてトレーニングされた,3Dマルチモーダルな大規模言語モデルだ。
実験の結果,ArtLLMは部品配置精度と接合予測の両方で最先端の手法を著しく上回ることがわかった。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-03-01T15:07:46Z) - Articulated 3D Scene Graphs for Open-World Mobile Manipulation [55.97942733699124]
本報告では, セマンティックな3次元シーングラフを構築するためのフレームワークであるMoMa-SGについて述べる。
新たな統合的ツイスト推定法を用いて調音モデルを推定する。
また,Arti4D-Semanticデータセットについても紹介する。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-02-18T10:40:35Z) - GaussianArt: Unified Modeling of Geometry and Motion for Articulated Objects [4.717906057951389]
本稿では,3次元ガウスモデルを用いて幾何学と運動を共同でモデル化する統一表現を提案する。
この定式化により、運動分解の堅牢性が向上し、最大で20個の部分を持つ明瞭な物体をサポートする。
提案手法は, 広範囲な物体の形状復元と動き推定において, 常に優れた精度を達成できることを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-08-20T17:59:08Z) - Part$^{2}$GS: Part-aware Modeling of Articulated Objects using 3D Gaussian Splatting [9.432567695900184]
Part$2$GSは、高忠実度幾何を持つ多部オブジェクトの調音されたデジタルツインをモデル化するための新しいフレームワークである。
物理的に一貫した運動を保証するために,物理に基づく制約によって導かれる運動認識の標準表現を提案する。
Part$2$GSは、可動部品に対するChamfer Distanceにおいて、最先端のメソッドを最大10$times$で一貫して上回ることを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-06-20T17:59:12Z) - Self-Supervised Multi-Part Articulated Objects Modeling via Deformable Gaussian Splatting and Progressive Primitive Segmentation [23.18517560629462]
DeGSSは,物体を変形可能な3次元ガウス場として符号化し,幾何学,外観,動きを1つのコンパクト表現に埋め込む統一フレームワークである。
一般化とリアリズムを評価するために、合成PartNet-Mobilityベンチマークを拡張し、RGBキャプチャと正確にリバースエンジニアリングされた3Dモデルを組み合わせたリアル・トゥ・シムデータセットRS-Artをリリースする。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-06-11T12:32:16Z) - POMATO: Marrying Pointmap Matching with Temporal Motion for Dynamic 3D Reconstruction [53.19968902152528]
POMATOは時間運動と一致する点マップを結合して動的3次元再構成を実現するための統合フレームワークである。
具体的には,RGB画素を動的および静的の両方の領域から3次元ポイントマップにマッピングすることで,明示的なマッチング関係を学習する。
本稿では,複数の下流タスクにまたがる顕著な性能を示すことによって,提案したポイントマップマッチングと時間融合のパラダイムの有効性を示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-04-08T05:33:13Z) - ArtGS: Building Interactable Replicas of Complex Articulated Objects via Gaussian Splatting [66.29782808719301]
コンピュータビジョンにおいて、音声で表現されたオブジェクトを構築することが重要な課題である。
既存のメソッドは、しばしば異なるオブジェクト状態間で効果的に情報を統合できない。
3次元ガウスを柔軟かつ効率的な表現として活用する新しいアプローチであるArtGSを紹介する。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-02-26T10:25:32Z) - MaGS: Reconstructing and Simulating Dynamic 3D Objects with Mesh-adsorbed Gaussian Splatting [27.081250446161114]
本稿では,この課題に対処するために,メッシュ吸着型ガウス平滑化法(MaGS)を提案する。
MaGSは、3Dガウス人がメッシュの近くで歩き回ることを制約し、相互に吸着されたメッシュ-ガウスの3D表現を生成する。
このような表現は、3Dガウスのレンダリングの柔軟性とメッシュの構造的特性の両方を利用する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-06-03T17:59:51Z) - Monocular 3D Object Reconstruction with GAN Inversion [122.96094885939146]
MeshInversionはテクスチャ化された3Dメッシュの再構築を改善するための新しいフレームワークである。
これは、3Dテクスチャメッシュ合成のために事前訓練された3D GANの生成前を利用する。
本フレームワークは,観察部と観察部の両方で一貫した形状とテクスチャを有する忠実な3次元再構成を実現する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-07-20T17:47:22Z) - Neural Parts: Learning Expressive 3D Shape Abstractions with Invertible
Neural Networks [118.20778308823779]
Invertible Neural Network (INN) を用いてプリミティブを定義する新しい3次元プリミティブ表現を提案する。
私たちのモデルは、部品レベルの監督なしに3Dオブジェクトを意味的に一貫した部品配置に解析することを学びます。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-03-18T17:59:31Z)
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。