本論文では、効率的な点群ディフュージョンモデルであるPointInfinityを提案する。
主なアイデアは、固定サイズの解像度不変型潜在表現を使うことで、低解像度の点群データで効率的に学習しつつ、高解像度の点群を生成できるようにすることである。
具体的には、点群の潜在表現と生成用の表現を分離し、前者は固定サイズ、後者は可変サイズとする。これにより、大部分の計算コストを点群の基礎となる形状のモデル化に費やすことができ、解像度変化の影響を受けにくくなる。
実験では、CO3D-v2データセットを用いて、PointInfinityが従来手法よりも高品質な高解像度点群を効率的に生成できることを示している。特に興味深いのは、テスト時の解像度を高くすると生成品質が向上するという現象である。これは、より多くの情報を潜在表現に取り入れられるためだと分析している。
toiselle kielelle
lähdeaineistosta
arxiv.org
Tärkeimmät oivallukset
by Zixuan Huang... klo arxiv.org 04-05-2024
https://arxiv.org/pdf/2404.03566.pdfSyvällisempiä Kysymyksiä