3DTextureTransformer: Generating High-Quality Textures for 3D Meshes

Centrala begrepp

3DTextureTransformer enables high-quality texture generation for 3D meshes without deforming the original mesh topology.

Sammanfattning

1. Abstract

• Generating textures for 3D meshes is crucial for various applications.
• Existing solutions compromise on texture quality or deform the mesh topology.
• 3DTextureTransformer offers high-quality texture generation without altering the original mesh.

2. Introduction

• Texture generation for 3D meshes is essential for realism and efficiency.
• GGAN and Texturify are related frameworks but have limitations.
• The proposed framework overcomes these limitations and maintains mesh topology.

3. Methodology

• Geometric graph encoder and 3DTextureTransformer are key components.
• Various pooling and unpooling strategies are evaluated for geometric graph encoding.

4. Experiments

• Evaluation on Chairs and Cars dataset using FID and KID metrics.
• Utilization of PyTorch, PyTorch Geometric, and DGL for experiments.

5. Results

• Results showcase the effectiveness of the proposed solution.
• Comparison with other methods on the Chair Dataset.

6. Conclusion

• 3DTextureTransformer combines geometric deep learning and StyleGAN-like architecture for texture generation.
• Future directions include adding high-frequency details to textures and exploring texture generation for point clouds.

Statistik

Method Parameterization FID ↓ KID * 10−2 ↓
Texture Fields [31] Global Implicit 85.01 6.06
SPSG [6] Sparse 3D Grid 65.36 5.13
UV Baseline [42] UV 38.98 2.46
LTG [52] UV 37.50 2.39
EG3D [52] Tri-plane Implicit 36.45 2.15
Ours Sparse 3D implicit 33.87 1.93

Citat

"Our solution uses self-attention layers in the 3D geometric space for message passing."
"3DTextureTransformer is a hybrid model that works with 3D data by utilizing self-attention layers."

Viktiga insikter från

3DTextureTransformer

by Dharma KC,Cl... på arxiv.org 03-08-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.04225.pdf

Djupare frågor

How can the proposed framework impact the field of 3D simulation beyond the mentioned applications

제안된 프레임워크는 3D 시뮬레이션 분야에 더 많은 영향을 미칠 수 있습니다. 예를 들어, 의료 분야에서 환자의 해부학적 구조를 시뮬레이션하거나, 자율 주행 자동차 기술에서 도로 및 주변 환경을 시뮬레이션하는 데 활용될 수 있습니다. 또한, 제조업 분야에서 제품의 형태와 텍스처를 시뮬레이션하여 제품 디자인 및 품질 향상에 기여할 수 있습니다.

What are the potential drawbacks of maintaining the original mesh topology in texture generation

원래 메쉬 토폴로지를 유지하는 것의 잠재적인 단점은 처리 복잡성과 계산 비용의 증가일 수 있습니다. 원래 메쉬 토폴로지를 유지하면 추가적인 계산이 필요하고, 메모리 사용량이 증가할 수 있습니다. 또한, 일부 복잡한 메쉬 토폴로지에서는 텍스처 생성이 더 어려울 수 있으며, 성능 저하의 가능성이 있습니다.

How can the concept of self-attention in 3D geometric space be applied to other areas of computer science research

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