論文の概要: Beyond UV Mapping: Mesh Texture Compression via Surface-Aligned Texture Fields
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2609.23606v1
- Date: Sun, 20 Sep 2026 12:48:32 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-09-22 20:29:00.869515
- Title: Beyond UV Mapping: Mesh Texture Compression via Surface-Aligned Texture Fields
- Title（参考訳）: 紫外線マッピングを超えて:表面配向型テクスチャフィールドによるメッシュテクスチャ圧縮
- Abstract要約: メッシュテクスチャ圧縮は通常、2次元紫外線アトラスに依存し、チャートの不連続性とマッピングオーバーヘッドは符号化効率を制限する。
メッシュ表面から派生したスパースボクセルのテクスチャ特性を整理する表面整合テクスチャフィールドであるTexFを紹介する。
ビットストリーム圧縮のために、TexFは確立した3Dコーデック属性を再利用し、分離された送信なしでデコードメッシュからボクセル位置を再構成した。
GPU-resident圧縮では、量子化されたハッシュ特徴と、表面位置におけるランダムアクセス再構成のための軽量デコーダを組み合わせた3DNTCを開発する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 88.75685849979483
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Mesh texture compression typically relies on 2D UV atlases, whose chart discontinuities and mapping overhead can limit coding efficiency. To tackle this challenge, we introduce TexF, a surface-aligned texture field that organizes texture attributes in sparse voxels derived from the mesh surface. This representation supports high-resolution textures while preserving local 3D correlations for compression and enabling direct surface queries. For bitstream compression, TexF reuses established 3D attribute codecs, with voxel locations reconstructed from the decoded mesh without separate transmission. For GPU-resident compression, we develop 3DNTC, which combines quantized hash features with a lightweight decoder for random-access reconstruction at surface positions. Differentiable rendering enables image-space refinement of both voxel attributes and compressed neural fields. Experiments on the MPEG and AOM mesh compression benchmarks demonstrate improved average rate-distortion performance over representative UV-based methods for both bitstream and GPU-resident compression. 3DNTC also supports real-time rendering.
- Abstract（参考訳）: メッシュテクスチャ圧縮は通常、2次元紫外線アトラスに依存し、チャートの不連続性とマッピングオーバーヘッドは符号化効率を制限する。
この課題に対処するために、メッシュ表面から派生したスパースボクセルのテクスチャ特性を整理する表面整合テクスチャフィールドであるTexFを導入する。
この表現は、圧縮のための局所的な3D相関を保ちながら、高分解能なテクスチャをサポートし、直接サーフェスクエリを可能にする。
ビットストリーム圧縮では、TexFは確立した3D属性コーデックを再利用する。
GPU-resident圧縮では、量子化されたハッシュ特徴と、表面位置におけるランダムアクセス再構成のための軽量デコーダを組み合わせた3DNTCを開発する。
異なるレンダリングにより、ボクセル属性と圧縮されたニューラルネットワークの両方のイメージ空間の洗練が可能になる。
MPEGおよびAOMメッシュ圧縮ベンチマークの実験では、ビットストリームおよびGPUレジデント圧縮の両方のための代表UV法よりも平均速度歪み性能が向上した。
3DNTCはリアルタイムレンダリングもサポートする。
関連論文リスト
- Heat Kernel Textures: the Geodesic Gaussians That Do Not Splat [51.087279935749905]
熱カーネルテクスチャ(HKTex)は、紫外線の解離と、紫外線空間の無駄、縫い目、歪み、合成複製、様々な解像度の持続的な問題を排除している。
我々の表現は物理的にベースとした合成と完全に統合されており、既存のテクスチャやマルチビュー画像から最適化できる。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-09-07T14:39:55Z) - A 3D mesh convolution-based autoencoder for geometry compression [0.769971486557519]
本稿では,3次元メッシュ畳み込みに基づく幾何学的圧縮のためのオートエンコーダを導入し,前処理や多様体/水密条件を必要とせずに不規則なメッシュデータを扱う。
提案手法では,メッシュ面から直接特徴を学習することで有意義な潜在表現を抽出し,専用のプールやアンプール操作を通じて接続性を維持する。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-03-02T17:42:58Z) - TexSpot: 3D Texture Enhancement with Spatially-uniform Point Latent Representation [47.87566902467006]
拡散型テクスチャ強化フレームワークであるTexSpotを紹介する。
中心となるのは、新しい3Dテクスチャ表現であるTexletである。
ケースド3Dから2Dデコーダは高品質なテクスチャパッチを再構成する。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-02-12T16:37:31Z) - SeqTex: Generate Mesh Textures in Video Sequence [62.766839821764144]
本稿では3次元テクスチャ生成モデルのトレーニングのための新しいエンドツーエンドフレームワークであるSeqTexを紹介する。
画像条件とテキスト条件の両テクスチャ生成タスクにおいて,SeqTexは最先端のパフォーマンスを実現する。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-07-06T07:58:36Z) - Mesh Compression with Quantized Neural Displacement Fields [31.316999947745614]
入射神経表現(INR)は様々な3次元表面表現の圧縮に成功している。
本研究は,INRを用いて3次元トライアングルメッシュを圧縮する簡易かつ効果的な手法を提案する。
本研究では, 複雑なテクスチャの保存が可能であり, 圧縮比が4倍から380倍であることを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-03-28T13:35:32Z) - TEXGen: a Generative Diffusion Model for Mesh Textures [63.43159148394021]
我々は、UVテクスチャ空間自体における学習の根本的な問題に焦点を当てる。
本稿では,点クラウド上にアテンション層を持つUVマップ上の畳み込みをインターリーブするスケーラブルなネットワークアーキテクチャを提案する。
テキストプロンプトとシングルビュー画像によって導かれるUVテクスチャマップを生成する7億のパラメータ拡散モデルを訓練する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-11-22T05:22:11Z) - Deep Implicit Volume Compression [33.81053554523246]
本稿では,3次元ボクセル格子に格納された切り離された符号付き距離場を圧縮する新しい手法について述べる。
我々の手法は、エンドツーエンドで訓練されたブロックベースのニューラルネットワークアーキテクチャに依存し、最先端の速度歪みトレードオフを実現する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-05-18T16:46:13Z)
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。