論文の概要: DreamUV: Unwrap Artist-like UV by End-to-End Flow Matching

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2606.22445v1
• Date: Sun, 21 Jun 2026 11:41:32 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-06-25 18:12:00.694966
• Title: DreamUV: Unwrap Artist-like UV by End-to-End Flow Matching
• Title（参考訳）: DreamUV: エンド・ツー・エンドのフローマッチングでアーティストのようなUVを解き放つ
• Authors: Quanyuan Ruan, Jiabao Lei, Xingyi Du, Xifeng Gao,
• Abstract要約: 本稿では,UVアンラッピングを生成フローマッチング問題として定式化する,エンドツーエンドの学習フレームワークであるDreamUVを紹介する。 専門的なUVレイアウトの大規模データセット上でDreamUVを評価する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.305062860577557
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: UV parameterization is a fundamental step in 3D content creation, yet producing production-ready UV layouts remains challenging due to the gap between geometric distortion objectives and the stylistic preferences of professional artists. While classical methods optimize handcrafted energy functions, artist-authored UVs exhibit structural patterns such as straightened seams, axis-aligned islands, and flexible interior deformation, properties that are difficult to explicitly formulate. In this work, we present DreamUV, an end-to-end learning framework that formulates UV unwrapping as a generative Flow Matching problem. Rather than predicting a single optimal parameterization, DreamUV learns a mesh-conditioned transport process that maps noise samples to a distribution of artist-like UV layouts. To reflect real-world authoring practices, we introduce a boundary-aware training strategy that prioritizes seam geometry, and a Model-in-the-Loop Finetuning(MITL) scheme that explicitly accounts for discretization errors during sampling and stabilizes transport dynamics under heterogeneous supervision. We evaluate DreamUV on a large-scale dataset of professionally authored UV layouts. Experiments demonstrate that our method produces significantly straighter boundaries and tighter axis-aligned islands than both classical and learning-based baselines, while maintaining competitive distortion metrics. Qualitative results and a user study with professional artists further confirm that DreamUV generates UV layouts that are not only valid, but aligned with practical production requirements.
• Abstract（参考訳）: UVパラメータ化は、3Dコンテンツ作成の基本的なステップであるが、幾何学的歪みの目的とプロのアーティストのスタイル的好みの相違により、生産可能なUVレイアウトの生成は依然として困難である。 古典的な手法は手作りのエネルギー関数を最適化するが、アーティストが作成したUVは、ストレート化されたシーム、軸方向の島、フレキシブルな内部変形などの構造パターンを示す。 本研究では,UVアンラッピングを生成フローマッチング問題として定式化するエンドツーエンド学習フレームワークであるDreamUVを紹介する。 ひとつの最適なパラメータ化を予測するのではなく、DreamUVは、ノイズサンプルをアーティストのようなUVレイアウトの分布にマッピングするメッシュ条件のトランスポートプロセスを学ぶ。 実世界のオーサリングの実践を反映するために、シーム幾何学を優先する境界対応トレーニング戦略と、異種監視下での輸送力学のサンプリングと安定化を行う際の離散化誤差を明示的に考慮したモデル-in-the-Loop Finetuning(MITL)スキームを導入する。 専門的なUVレイアウトの大規模データセット上でDreamUVを評価する。 実験により,本手法は古典的および学習的ベースラインよりもはるかに直線的な境界線と厳密な軸整列島を生成しながら,競争的歪みの指標を維持していることが示された。 質的な結果とプロのアーティストとのユーザスタディは、DreamUVが有効であるだけでなく、実用的な生産要件に適合するUVレイアウトを生成することをさらに確認している。

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