本論文では、部品ベースの3Dシェイプ生成手法を提案する。従来の手法では、生成された3Dシェイプの個々の部品を自由に生成・編集することが難しかった。本手法では、マルチモーダルな深層生成モデルを用いて、ユーザーが部分的に生成された3Dシェイプに対して、多様な部品候補を提示することができる。
具体的には、以下の2つのニューラルネットワークから成る。
提案手法では、ユーザーが部分的に生成された3Dシェイプに対して、多様な部品候補から選択できるため、ユーザーが意図した3Dシェイプを効率的に生成できる。定性的・定量的な評価から、cIMLEとcDDPMが最も優れた部品候補を生成することが示された。
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by Yanran Guan,... at arxiv.org 09-20-2024
https://arxiv.org/pdf/2401.09384.pdfDeeper Inquiries