Vi förespråkar användning av implicita fält för att lära sig generativa modeller av former och införa en implicit fältdekoder, som kallas IM-NET, för formgenerering, som syftar till att förbättra den visuella kvaliteten på de skapade formerna. Ett implicit fält tilldelar ett värde till varje punkt i 3D-utrymme, så att en form kan extraheras som en iso-yta. IM-NET är utbildad att utföra detta uppdrag med hjälp av en binär klassificerare. Specifikt tar det en punkt koordinat, tillsammans med en funktion vektor som kodar en form, och ger ett värde som anger om punkten är utanför formen eller inte. Genom att ersätta konventionella dekodrar med vår implicita dekoder för representationsinlärning (via IM-AE) och formgenerering (via IM-GAN) visar vi överlägsna resultat för uppgifter som generativ formmodellering, interpolering och 3D-rekonstruktion med en enda bild, särskilt när det gäller visuell kvalitet. Kod och kompletterande material finns på https://github.com/czq142857/implicit-dekoder.
Chen och Zhang REF föreslog IM-NET genom att endast koda tecken på SDF, som kan användas för representation inlärning (IM-AE) och formgenerering (IM-GAN).
Learning Implicit Fields for Generative Shape Modeling
{'venue': '2019 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'journal': '2019 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}