기울기 거리 함수(GDF)는 열린 3D 표면을 나타내는 데 효과적인 새로운 방법으로, 부호 없는 거리 함수(UDF)보다 학습하기 쉽고 정확한 표면 재구성을 가능하게 합니다.
Gradient Distance Functions (GDFs) offer a more robust and effective way to represent non-watertight surfaces in deep learning compared to Unsigned Distance Functions (UDFs), leading to higher-quality 3D reconstructions.
GALA는 기존 3D 모델링 방식의 한계를 극복하기 위해 고안된 새로운 3D 형상 표현 방법으로, 적응형 그리드 시스템을 통해 복잡한 기하학적 구조와 표면 디테일을 효율적으로 포착하고 재현합니다.
GALAは、3D形状を効率的かつ詳細に表現できる新しい手法であり、従来の手法よりも少ないパラメータで複雑な形状を正確に表現し、高品質な3D生成を可能にする。
GALA is a novel 3D shape representation that efficiently captures and reproduces complex geometry and surface details, making it suitable for 3D generative modeling using diffusion-based schemes.
본 논문에서는 균일한 구면 피보나치 격자(SFG) 샘플링 기술을 기반으로 하는 새로운 3D 표현 방법인 FSH3D를 제안하며, 이를 통해 기존 구면 조화 변환(SHT) 방법의 샘플링 불균일 문제를 해결하고, 3D 형상 재구성 및 분류에서 더욱 정확하고 회전 불변성을 갖는 표현을 제공합니다.
本稿では、球面フィボナッチ格子(SFG)に基づく新しい3次元形状表現手法「FSH3D」を提案する。FSH3Dは、従来の等角度グリッドよりも均一なサンプリングを実現することで、3D形状の再構成精度と回転不変性を向上させる。
This research paper introduces FSH3D, a novel 3D representation method leveraging Fibonacci Spherical Grids (SFG) and analytically derived weights for Spherical Harmonic Transform (SHT), significantly improving accuracy and rotation invariance in 3D shape reconstruction and classification compared to traditional equiangular sampling methods.
本文提出了一種新的三維形狀表示方法,稱為中軸骨架圖 (MSD),它以廣義包絡體元為基礎,在保持高重建精度的同時,顯著減少了傳統中軸表示中離散元素的數量。
3D 형상 표현을 위해 기존의 중심축 변환(MAT) 방식을 개선하여, 더 적은 수의 기본 요소로도 정확하게 형상을 표현할 수 있는 새로운 골격 표현 방식인 중간 골격 다이어그램(MSD)을 제시한다.