論文の概要: TBR: Transport-Based Rendering with Deposition Strokes for Inverse Graphics
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2609.08722v2
- Date: Thu, 10 Sep 2026 17:59:21 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-09-11 23:53:35.0669
- Title: TBR: Transport-Based Rendering with Deposition Strokes for Inverse Graphics
- Title（参考訳）: TBR:逆グラフのためのデポジションストロークを用いたトランスポートベースレンダリング
- Abstract要約: 脳卒中を輸送結合する脳卒中デザインを提案する。
各ストロークは、自身の領域の材料を堆積し、その領域を変更することなく全ての以前のマークを移動させる。
対象画像が与えられた場合、リプレイが近似するストロークの順序付きプログラムを最適化し、デジタルマーブルをモチベーション媒体とする。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.064378151552262
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: We present a stroke design in which strokes are transport-coupled: each stroke deposits material of its own area and moves every earlier mark without changing its area, so later strokes deform earlier ones. We then solve the inverse problem under this design: given a target image, we optimise an ordered program of such strokes whose replay approximates it, with digital marbling as the motivating medium. The stroke is a capsule that continuously joins circular drops to drawn deposits; its transport is exactly area-preserving, with a closed-form inverse outside the deposit, and a variant with the same inverse differs from line-source potential flow by 8% of the mean displacement. A replay adjoint regenerates intermediate states instead of storing them and uses 8.7x less memory than checkpointed automatic differentiation; a fused implementation fits a 2000-stroke program at 1024x1024 in about four minutes on one GPU. On five marbled sheets the recovered programs are level with a published stroke-based fitter as rasters, replay across a fourfold resolution range, and support edits in program order and palette space that stay valid under transport.
- Abstract（参考訳）: それぞれのストロークは各ストロークが自領域の材料を堆積し、その領域を変えることなく全ての先行マークを移動させるので、後のストロークはそれより前の領域を変形させる。
対象画像が与えられた場合、リプレイが近似するストロークの順序付きプログラムを最適化し、デジタルマーブルをモチベーション媒体とする。
脳卒中は、円滴と引き出された堆積物とを連続的に結合するカプセルであり、その輸送は正確に保存され、鉱床の外側に閉じた形状の逆流があり、同じ逆流の変種は、平均変位の8%の線源電位流とは異なる。
リプレイアドジョイントは、中間状態を記憶する代わりに再生し、チェックポイントされた自動微分よりも8.7倍少ないメモリを使用する。
5枚の大理石のシートでは、回収されたプログラムは、公開されているストロークベースのフィッターをラスターとし、4倍の解像度範囲で再生し、プログラムの順序とパレット空間の編集をサポートする。
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