論文の概要: Cage-based Texture Transfer with Geometric Filtering
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2606.25220v1
- Date: Tue, 23 Jun 2026 22:34:34 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-06-25 17:05:30.163713
- Title: Cage-based Texture Transfer with Geometric Filtering
- Title（参考訳）: 幾何フィルタを用いたケージ型テクスチャ転送
- Authors: Rose Mei Zhou, Lynnette Hui Xian Ng, Adrian Xuan Wei Lim, Conor Griffin, Faraz Baghernezhad,
- Abstract要約: 化粧品の非化粧ゾーン(NCZ)を同定する手法を提案する。
当社のフレームワークは,アーティファクトの抑制に成功し,コンシューマデバイスへの即時展開を実現しています。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.739819699731771
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Real-time texture transfer expands the creative horizon for interactive applications, enabling seamless detail projection in scenarios that range from digital character cosmetics to procedural automotive texturing. Yet, its practical application is governed by inherent trade-offs between processing speed and suppression of artifacts. Low-latency transfer methods frequently fail to suppress artifacts, and robust alternatives rely on large-scale models that are costly in training and memory. Our proposed method bridges the gap between efficiency and robustness by using a cage-based geometric filtering method to identify Non-Cosmetic Zones (NCZs) for artifact suppression. While other models are resource-intensive and require multiple days of training on manually annotated datasets, we are able to successfully suppress artifacts and achieve immediate deployment on consumer-grade hardware. Our framework achieved highly efficient runtimes of ~70ms on mobile devices for a ~4.8k triangle mesh.
- Abstract（参考訳）: リアルタイムテクスチャ転送はインタラクティブなアプリケーションのための創造的な地平を広げ、デジタルキャラクタの化粧品から手続き的な自動車のテクスチャに至るまで、シナリオにおけるシームレスな詳細なプロジェクションを可能にする。
しかし、その実践的応用は、処理速度とアーティファクトの抑制の間の本質的にのトレードオフによって支配されている。
低レイテンシ転送方式はしばしばアーティファクトの抑制に失敗し、堅牢な代替手段はトレーニングやメモリにコストがかかる大規模なモデルに依存している。
提案手法は, アーティファクト抑圧のための非宇宙ゾーン(NCZ)を特定するため, ケージを用いた幾何フィルタリング法を用いて, 効率と堅牢性のギャップを埋めるものである。
他のモデルはリソース集約的であり、手動で注釈付きデータセットで何日もトレーニングする必要があるが、アーティファクトをうまく抑制し、コンシューマグレードのハードウェアに即時にデプロイすることができる。
我々のフレームワークは、約4.8kのトライアングルメッシュでモバイルデバイス上で約70msの高効率なランタイムを実現した。
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