論文の概要: Differentiable Voxelization of Surface Representations
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2608.15934v1
- Date: Sun, 16 Aug 2026 21:15:05 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-08-25 18:24:36.875585
- Title: Differentiable Voxelization of Surface Representations
- Title（参考訳）: 表面表現の微分可能なボクセル化
- Abstract要約: 巻線数に対する勾配を導出し、正規格子上でサンプリングされた値に対して効率的に計算できることを示す。
提案手法は,3方向から表現を切断して製造可能であり,交差を解消するメッシュの変形例において,本手法の実用化を実証する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.232644012462378
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Different shape representations facilitate different computations. Surface representations, in particular meshes, are often used for modeling, whereas volume representations are useful for spatial queries such as intersection or containment. Optimizing a surface representation based on a volumetric properties by gradient descent requires the derivatives of the volume relative to its bounding surface. We derive this gradient for winding numbers and show that it can be efficiently computed for volumetric values sampled on a regular grid (voxel representation) and surface parameters based on vertex sets (triangle meshes). This enables an efficient solution for a variety of optimization problems. We demonstrate the practical use of this approach at the examples of deforming meshes to resolve intersections, being manufacturable by cutting with a bandsaw from three directions, and creating shapes that are close to tiling 3D space.
- Abstract（参考訳）: 異なる形状表現は異なる計算を促進する。
表面表現、特にメッシュはモデリングによく使用されるが、ボリューム表現は交叉や囲い込みのような空間的なクエリに有用である。
勾配降下による体積特性に基づく表面表現の最適化には、その境界面に対する体積の微分が必要である。
この勾配を巻く数に対して導出し、正則格子上にサンプリングされた体積値(ボクセル表現)と頂点集合(三角形メッシュ)に基づく表面パラメータに対して効率的に計算できることを示す。
これにより、様々な最適化問題に対する効率的な解決が可能になる。
本稿では,3方向からバンドソーを切断して3次元空間に近接した形状を形成することで,メッシュを変形して交差を解消し,製造可能であることを示す。
関連論文リスト
- MILo: Mesh-In-the-Loop Gaussian Splatting for Detailed and Efficient Surface Reconstruction [38.02000636240954]
3次元ガウスからメッシュを微分的に抽出することにより,体積表現と表面表現のギャップを埋める新しいフレームワークMILoを提案する。
提案手法では,従来の手法に比べてメッシュ頂点のオーダーを桁違いに少なくしつつ,背景を含む全シーンを最先端の品質で再構築することができる。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-06-30T17:48:54Z) - Surf-D: Generating High-Quality Surfaces of Arbitrary Topologies Using Diffusion Models [83.35835521670955]
Surf-Dは任意の位相を持つ表面として高品質な3次元形状を生成する新しい方法である。
非符号距離場(UDF)を曲面表現として用いて任意の位相を許容する。
また、ポイントベースのAutoEncoderを用いて、UDFを正確に符号化するためのコンパクトで連続的な潜在空間を学習する新しいパイプラインを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-11-28T18:56:01Z) - Flexible Isosurface Extraction for Gradient-Based Mesh Optimization [65.76362454554754]
本研究では、勾配に基づくメッシュ最適化について考察し、スカラー場の等曲面として表現することで、3次元表面メッシュを反復的に最適化する。
我々は、幾何学的、視覚的、あるいは物理的目的に対して未知のメッシュを最適化するために特別に設計された、異面表現であるFlexiCubesを紹介する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-08-10T06:40:19Z) - MeshDiffusion: Score-based Generative 3D Mesh Modeling [68.40770889259143]
本研究では,シーンの自動生成と物理シミュレーションのための現実的な3次元形状生成の課題について考察する。
メッシュのグラフ構造を利用して、3Dメッシュを生成するのにシンプルだが非常に効果的な生成モデリング手法を用いる。
具体的には、変形可能な四面体格子でメッシュを表現し、この直接パラメトリゼーション上で拡散モデルを訓練する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-03-14T17:59:01Z) - Neural Wavelet-domain Diffusion for 3D Shape Generation, Inversion, and
Manipulation [54.09274684734721]
本稿では,ウェーブレット領域における連続的な暗黙表現の直接生成モデルを用いて,3次元形状の生成,反転,操作を行う新しい手法を提案する。
具体的には、1対の粗い係数と細部係数の体積を持つコンパクトなウェーブレット表現を提案し、トランケートされた符号付き距離関数とマルチスケールの生体直交ウェーブレットを介して3次元形状を暗黙的に表現する。
エンコーダネットワークを共同でトレーニングすることで,形状を反転させる潜在空間を学習することができる。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-02-01T02:47:53Z) - NeuralMeshing: Differentiable Meshing of Implicit Neural Representations [63.18340058854517]
ニューラルな暗黙表現から表面メッシュを抽出する新しい微分可能なメッシュアルゴリズムを提案する。
本手法は,通常のテッセルレーションパターンと,既存の手法に比べて三角形面の少ないメッシュを生成する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-10-05T16:52:25Z) - Elastic shape analysis of surfaces with second-order Sobolev metrics: a
comprehensive numerical framework [11.523323270411959]
本稿では3次元表面形状解析のための数値的手法を提案する。
本研究では、3次元メッシュとして表されるパラメータ化面と非パラメータ化面の間の測地線と測地線距離の計算に対処する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-04-08T18:19:05Z) - Differentiable Surface Triangulation [40.13834693745158]
曲面三角関数の空間上での頂点ごとあるいは面ごとの微分可能な対象関数の最適化を可能にする微分曲面三角関数を提案する。
提案手法は, 適切な重み付けを施したデラウネー三角測量により, 任意の2次元三角測量が達成できることを示す。
形状を展開可能な集合に分解し,各集合を適切な境界制約で異なったメッシュ化することにより,アルゴリズムを3Dに拡張する。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-09-22T12:42:43Z) - Differentiable Surface Rendering via Non-Differentiable Sampling [19.606523934811577]
本稿では,明暗表現と暗示表現の両方をサポートする3次元曲面の微分可能レンダリング法を提案する。
ニューラルレイディアンス場(NeRF)から抽出したアイソの高速で微分可能なレンダリングを初めて示し, ボリュームベースではなく, 表面ベースでNeRFのレンダリングを実証した。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-08-10T19:25:06Z) - DeepMesh: Differentiable Iso-Surface Extraction [53.77622255726208]
本稿では,Deep Implicit Fieldsから表面メッシュを明示的に表現する方法を提案する。
我々の重要な洞察は、暗黙の場摂動が局所的な表面形状にどのように影響するかを推論することによって、最終的に表面サンプルの3次元位置を区別できるということである。
私たちはこれを利用して、そのトポロジを変えることができるDeepMesh – エンドツーエンドの差別化可能なメッシュ表現を定義する。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-06-20T20:12:41Z) - Deep Implicit Surface Point Prediction Networks [49.286550880464866]
暗黙の関数としての3次元形状の深い神経表現は、高忠実度モデルを生成することが示されている。
本稿では,CSP(Nest Surface-point)表現と呼ばれる新しい種類の暗黙の表現を用いて,そのような曲面をモデル化する新しいアプローチを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-06-10T14:31:54Z) - MeshSDF: Differentiable Iso-Surface Extraction [45.769838982991736]
本稿では,Deep Signed Distance関数から表面メッシュを明示的に表現する方法を提案する。
我々の重要な洞察は、暗黙の場摂動が局所的な表面形状にどのように影響するかを推論することによって、最終的に表面サンプルの3次元位置を区別できるということである。
我々はこれを利用して、そのトポロジを変えることができるエンドツーエンドの差別化可能なメッシュ表現であるMeshSDFを定義します。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-06-06T23:44:05Z)
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。