論文の概要: Q-MAGIC: Quad-only Mesh Autoregressive Generation via Singularity-Aware Circular Relative Offset Tokenization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2610.19777v1
• Date: Wed, 14 Oct 2026 08:28:18 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-10-15 21:06:16.034879
• Title: Q-MAGIC: Quad-only Mesh Autoregressive Generation via Singularity-Aware Circular Relative Offset Tokenization
• Title（参考訳）: Q-MAGIC: Singularity-Aware Circle Relative Offset Tokenizationによる4次元メッシュ自己回帰生成
• Abstract要約: クワッドメッシュ生成のための新しい自己回帰モデルQ-MAGICを提案する。 まず、クワッドメッシュ用に調整されたシリアライズ方式を導入する。 次に、主に局所相対オフセットを介して幾何学を符号化する円形相対オフセットトークン化を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.24904179761399
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Autoregressive models have proven effective for triangular mesh generation by transforming it into predicting the next face, converting the non-differentiable connectivity prediction into a sequence of token predictions. However, generating quad-only meshes remains challenging because quad faces impose stricter topological constraints than triangles. The model must not only serialize quad faces into a valid token sequence, but also support unambiguous connectivity reconstruction during de-serialization. To address this, we propose Q-MAGIC, a novel autoregressive model for quad mesh generation. We first introduce a tailored serialization scheme for quad meshes, which requires at least two new vertices for the next face and is less flexible than triangles due to strict wiring constraints. To meet these requirements and reduce serialization length, we propose a singularity-aware serialization that prioritizes wiring from singular points, leading to more coherent traversals. Additionally, we propose a circular relative offset tokenization that encodes geometry mainly via local relative offsets. Built upon this representation, an autoregressive Transformer learns the underlying distribution of quad meshes via next-token prediction, enabling effective quad mesh generation. Extensive experiments demonstrate that Q-MAGIC produces more compact sequences while consistently improving geometric fidelity and mesh quality compared to state-of-the-art methods.
• Abstract（参考訳）: 自己回帰モデルは、それを次の面に予測し、微分不可能な接続予測を一連のトークン予測に変換することで、三角メッシュ生成に有効であることが証明されている。 しかし、四分法のみのメッシュを生成することは、三角形よりも厳密なトポロジ的制約を課すため、依然として困難である。 このモデルは、クアッド面を有効なトークンシーケンスにシリアライズするだけでなく、デシリアライズ時に不明瞭な接続再構築をサポートする必要がある。 そこで本研究では,クワッドメッシュ生成のための新しい自己回帰モデルQ-MAGICを提案する。 まず,次の面に対して少なくとも2つの新しい頂点を必要とするクワッドメッシュに対して,厳密な配線制約のため三角形よりも柔軟でない直列化方式を提案する。 これらの要件を満たし, 直列化長を低減するために, 特異点からの配線を優先する特異性を考慮した直列化を提案し, よりコヒーレントなトラバースを実現する。 さらに,局所相対オフセットを中心に幾何学を符号化する円形相対オフセットトークン化を提案する。 この表現に基づいて、自動回帰トランスフォーマーは、次のトーケン予測を通じてクワッドメッシュの基盤となる分布を学習し、効果的なクワッドメッシュ生成を可能にする。 大規模な実験により、Q-MAGICはよりコンパクトなシーケンスを生成する一方で、最先端の手法と比較して幾何的忠実度とメッシュ品質を一貫して改善することを示した。

関連論文リスト

• MeshCarve: Artisan Mesh Generation with Flow Matching in Compact Latent Spaces [55.87625441319878]
  MeshCarveは、コンパクトな潜在空間で完全に生成されるフローマッチング手法である。 トークン列を短くするため,階層型スパーストランスフォーマーバックボーンを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-10-07T09:20:13Z)
• MeshWeaver: Sparse-Voxel-Guided Surface Weaving for Autoregressive Mesh Generation [53.06620176910962]
  MeshWeaverは、メッシュ生成を表面織布プロセスとして扱う自動回帰フレームワークである。 MeshWeaverは18%の最先端圧縮比を実現し、最大16K面のメッシュを生成することができ、以前のアプローチよりも幾何的忠実性を大幅に向上する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-06-03T10:15:43Z)
• QuadLink: Autoregressive Quad-Dominant Mesh Generation via Point-Relation Learning [46.16011060110813]
  プロダクション対応のクアッドアドバントメッシュの生成は、現代的な3Dコンテンツ作成の基盤となっている。 既存の方法は通常、純粋な三角形のメッシュか、等方性密度の純粋な四角形のメッシュを生産することに制限される。 ここでは,3段階からなる統合フレームワークであるQuadLinkについて述べる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-05-16T05:04:10Z)
• Strips as Tokens: Artist Mesh Generation with Native UV Segmentation [84.90920018424036]
  Strips as Tokens (SATO) は三角形のストリップにインスパイアされたトークン注文戦略を持つ新しいフレームワークである。 本手法は,UV境界を明示的に符号化した面の連結連鎖として配列を構成することにより,組織化されたエッジフローを自然に保存する。 この定式化の鍵となる利点は統一表現であり、同じトークン列を三角形または四辺メッシュに復号することができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-04-10T09:13:09Z)
• QuadGPT: Native Quadrilateral Mesh Generation with Autoregressive Models [34.888585681291794]
  エンドツーエンドで四角形メッシュを生成するための,最初の自動回帰フレームワークであるQuadGPTを紹介する。 我々の研究は、ネイティブクアッドメシュ生成のための新しいベンチマークを確立し、大規模自己回帰モデルとトポロジを意識したRLリファインメントを組み合わせたパワーを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-09-25T07:58:36Z)
• FastMesh: Efficient Artistic Mesh Generation via Component Decoupling [27.21354509059262]
  メッシュ生成アプローチは通常、三角形メッシュをトークンのシーケンスにトークン化し、これらのトークンをシーケンシャルに生成するように自動回帰モデルを訓練する。 この冗長性は、過度に長いトークンシーケンスと非効率な生成プロセスをもたらす。 本稿では,頂点と面を別々に扱うことにより,芸術的メッシュを生成する効率的な枠組みを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-08-26T16:51:02Z)
• TetWeave: Isosurface Extraction using On-The-Fly Delaunay Tetrahedral Grids for Gradient-Based Mesh Optimization [59.318328774645835]
  我々は、勾配に基づくメッシュ最適化のための新しい等曲面表現であるTetWeaveを紹介する。 TetWeaveは、Delaunay三角測量を通じて、四面体グリッドをオンザフライで構築する。 我々は,コンピュータグラフィックスとビジョンの幅広い課題に対して,TetWeaveの適用性を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-05-07T17:32:49Z)

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。