論文の概要: QuadLink: Autoregressive Quad-Dominant Mesh Generation via Point-Relation Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.16813v1
• Date: Sat, 16 May 2026 05:04:10 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-05-19 17:57:47.100998
• Title: QuadLink: Autoregressive Quad-Dominant Mesh Generation via Point-Relation Learning
• Title（参考訳）: QuadLink: ポイント関係学習による自己回帰的クアドドミナントメッシュ生成
• Authors: Yiheng Zhang, Zhe Zhu, Tingrui Shen, Zhuojiang Cai, Tianxiao Li, Zixing Zhao, Qiujie Dong, Zhiyang Dou, Jiepeng Wang, Le Wan, Yuwang Wang, Wenping Wang, Yuan Liu, Cheng Lin,
• Abstract要約: プロダクション対応のクアッドアドバントメッシュの生成は、現代的な3Dコンテンツ作成の基盤となっている。 既存の方法は通常、純粋な三角形のメッシュか、等方性密度の純粋な四角形のメッシュを生産することに制限される。 ここでは,3段階からなる統合フレームワークであるQuadLinkについて述べる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 46.16011060110813
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The generation of production-ready quad-dominant meshes is a cornerstone of modern 3D content creation. Generating anisotropic quad-dominant meshes from point clouds is challenging, as existing methods are typically limited to producing either pure triangular meshes or pure quadrilateral meshes with isotropic densities. In this paper, we present QuadLink, a unified framework consisting of three stages for quad-dominant mesh generation by linking points into structured faces. QuadLink formulates polygonal mesh generation as a hybrid centroid-conditioned vertex linking model: it first predicts a unified set of anchors (vertices and face centroids), then learns centroid-conditioned links that associate vertices with face centroids, and finally assembles polygonal faces with a quad-first strategy guided by robust geometric verification strategies. This link-based formulation enables efficient generation of sparse and anisotropic quad-dominant meshes with coherent edge flow and meanwhile supporting hybrid polygonal topology. To construct training data for this model, we further introduce a Tri-to-Quad Operator that converts artistic triangle meshes into quad-dominant training data via global merge selection. Extensive experiments show that QuadLink produces production-ready quad-dominant meshes from point clouds and achieves improved geometric fidelity and topological quality compared to prior baselines. Our method natively supports hybrid polygonal topology, generalizing to arbitrary n-gon meshes without architectural changes.
• Abstract（参考訳）: プロダクション対応のクアッドアドバントメッシュの生成は、現代的な3Dコンテンツ作成の基盤となっている。 点雲から異方性クアッド優位メッシュを生成することは、既存の手法は通常、純粋な三角形メッシュか、等方性密度を持つ純粋な四角形メッシュを生成することに制限されるため、困難である。 本稿では,四角形メッシュ生成の3段階からなる統合フレームワークであるQuadLinkについて述べる。 QuadLinkは、多角形メッシュ生成をハイブリッド・セントロイド条件の頂点リンクモデルとして定式化し、まず、アンカーの統一セット(頂点と面セントロイド)を予測し、その後、頂点と顔セントロイドを関連付けるセントロイド条件のリンクを学習し、最後に、ロバストな幾何学的検証戦略によって導かれるクアッドファースト戦略で多角形フェイスを組み立てる。 このリンクベースの定式化は、コヒーレントエッジフローを持つスパースおよび異方性クアッド優位メッシュの効率的な生成を可能にし、一方でハイブリッド多角形トポロジーをサポートする。 さらに,このモデルのトレーニングデータを構築するために,アートトライアングルメッシュをグローバルマージ選択によるクワッド優位トレーニングデータに変換するTri-to-Quad演算子を導入する。 大規模な実験により、QuadLinkは点雲から生産可能なクアッド優位メッシュを生成し、以前のベースラインと比べて幾何的忠実度と位相的品質の向上を実現している。 本手法はハイブリッド多角形トポロジーをネイティブにサポートし,アーキテクチャ変更なしに任意のn-角メッシュに一般化する。

関連論文リスト

• SQuadGen: Generating Simple Quad Layouts via Chart Distance Fields [19.100132639513454]
  スキャン、再構築、AI生成コンテンツからの3D形状は、単純なクワッドメッシュレイアウトを欠いていることが多い。 既存のクアッドリメッシング技術は、不規則なループを持つ複雑なレイアウトを生成し、面倒な手作業によるクリーンアップにつながる。 本稿では,CDF(Chart Distance Fields)を利用して3次元形状上の単純なクワッドレイアウトを合成する拡散型生成フレームワークであるSQuadGenを紹介する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-04-30T02:15:50Z)
• QuadGPT: Native Quadrilateral Mesh Generation with Autoregressive Models [34.888585681291794]
  エンドツーエンドで四角形メッシュを生成するための,最初の自動回帰フレームワークであるQuadGPTを紹介する。 我々の研究は、ネイティブクアッドメシュ生成のための新しいベンチマークを確立し、大規模自己回帰モデルとトポロジを意識したRLリファインメントを組み合わせたパワーを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-09-25T07:58:36Z)
• TetWeave: Isosurface Extraction using On-The-Fly Delaunay Tetrahedral Grids for Gradient-Based Mesh Optimization [59.318328774645835]
  我々は、勾配に基づくメッシュ最適化のための新しい等曲面表現であるTetWeaveを紹介する。 TetWeaveは、Delaunay三角測量を通じて、四面体グリッドをオンザフライで構築する。 我々は,コンピュータグラフィックスとビジョンの幅広い課題に対して,TetWeaveの適用性を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-05-07T17:32:49Z)
• Point2Quad: Generating Quad Meshes from Point Clouds via Face Prediction [8.692983641469612]
  Point2Quadは、ポイントクラウドからクアッドオンリーメッシュを生成するための、最初の学習ベースの方法である。 キーとなるアイデアは、ポイントワイドとフェイスワイドの機能を備えたクワッドメッシュを識別することだ。 クリアデータとノイズデータの両方の実験は、Point2Quadの有効性と優位性を示している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-04-28T07:48:17Z)
• CLR-Wire: Towards Continuous Latent Representations for 3D Curve Wireframe Generation [11.447223770747051]
  CLR ContinuousWireは曲線をパラメトリック曲線としてエンコードし、パラメトリック曲線を連続的で固定された潜在空間に変換する。 この統一されたアプローチは幾何学と位相の両方を生成する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-04-27T09:32:42Z)
• SpaceMesh: A Continuous Representation for Learning Manifold Surface Meshes [61.110517195874074]
  本稿では,ニューラルネットワークの出力として,複雑な接続性を持つ多様体多角形メッシュを直接生成する手法を提案する。 私たちの重要なイノベーションは、各メッシュで連続的な遅延接続空間を定義することです。 アプリケーションでは、このアプローチは生成モデルから高品質な出力を得るだけでなく、メッシュ修復のような挑戦的な幾何処理タスクを直接学習することを可能にする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-30T17:59:03Z)
• PUGeo-Net: A Geometry-centric Network for 3D Point Cloud Upsampling [103.09504572409449]
  PUGeo-Netと呼ばれる新しいディープニューラルネットワークを用いた一様高密度点雲を生成する手法を提案する。 その幾何学中心の性質のおかげで、PUGeo-Netはシャープな特徴を持つCADモデルとリッチな幾何学的詳細を持つスキャンされたモデルの両方でうまく機能する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-02-24T14:13:29Z)

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。