3D geometriskt innehåll blir allt populärare. I detta dokument studerar vi problemet med att analysera deformering av 3D-maskor med hjälp av djupa neurala nätverk. Deformera 3D-maskor är flexibla för att representera 3D-animeringssekvenser samt samlingar av objekt av samma kategori, vilket möjliggör olika former med storskaliga icke-linjära deformationer. Vi föreslår en ny ram som vi kallar mesh variational autoencoders (mesh VAE), för att utforska den probabilistiska latent utrymme 3D ytor. Ramen är lätt att träna och kräver väldigt få övningsexempel. Vi föreslår också en utökad modell som gör det möjligt att flexibelt justera betydelsen av olika latenta variabler genom att ändra den tidigare fördelningen. Omfattande experiment visar att vårt allmänna ramverk kan lära sig en rimlig representation för en samling av deformerbara former, och producera konkurrenskraftiga resultat för en mängd olika tillämpningar, inklusive formgenerering, form interpolering, form utrymme inbäddning och form prospektering, outperforming state-of-art metoder.
Tan och Al. I REF föreslogs ett ramverk som kallas mesh variational auto-encoders (mesh VAE), som flexibelt kan representera 3D-animeringssekvenser.
Variational Autoencoders for Deforming 3D Mesh Models
{'venue': '2018 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'journal': '2018 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}