Keskeiset käsitteet
高品質なテクスチャを生成する新しいフレームワーク、3DTextureTransformerの紹介。
Tiivistelmä
この記事では、新しい3Dメッシュに対して高品質なテクスチャを生成することの重要性が強調されています。既存の解決策は、元の高解像度入力メッシュトポロジーを変形せずに高品質なテクスチャを生成する方法が提案されています。3DTextureTransformerは、幾何学的ディープラーニングとStyleGAN様のアーキテクチャを組み合わせた柔軟で効果的なソリューションであり、任意のメッシュトポロジーで作業し、点群表現用のテクスチャ生成にも容易に拡張可能です。
Tilastot
Texture Fields [31]はFID 33.87, KID 1.93で最適なパフォーマンスを達成した。
LTG [52]はUVマッピングが必要だが、FID 37.50, KID 2.39で優れた結果を示した。
EG3D [52]は三角形面暗黙的な手法でFID 36.45, KID 2.15という結果を出した。
Lainaukset
"Learning to generate textures for a novel 3D mesh given a collection of 3D meshes and real-world 2D images is an important problem with applications in various domains."
"Our solution employs a message-passing framework in 3D in conjunction with a StyleGAN-like architecture for 3D texture generation."
"In this work, we have developed a hybrid architecture that can generate texture in 3D with a combination of geometric deep learning and StyleGAN-like architecture."