....................................... Vår generativa modell analyserar gemensamt formernas struktur och geometri och kodar dem till en enda latent kod. De markerade triolerna ovan visar att i denna gemensamma latenta utrymme, par av närliggande punkter representerar modeller som är nära varandra i både geometri och struktur, medan kliva bort från paret inför skillnader i antingen geometri, eller struktur, eller båda. Vi presenterar SAGNet, en struktur-medveten generativ modell för 3D-former. Med tanke på en uppsättning segmenterade föremål av en viss klass är geometrin hos deras delar och de parvisa sambanden mellan dem (strukturen) gemensamt inlärda och inbäddade i ett latent utrymme av en autoenkoder. Enkodaren blandar geometrin och strukturen till en enda latent kod, medan avkodaren lösgör funktionerna och rekonstruerar geometrin och strukturen hos 3D-modellen. Vår autoenkoder består av två grenar, en för strukturen och en för geometrin. Nyckelidén är att de två grenarna under analysen utbyter information mellan dem och därigenom lär sig beroendena mellan struktur och geometri och kodar två utökade funktioner, som sedan sammansmältes till en enda latent kod. Denna explicita sammanflätning av information möjliggör separat styrning av geometrin och strukturen hos de genererade modellerna. Vi utvärderar resultatet av vår metod och genomför en ablation studie. Vi visar uttryckligen att kodning av former står för både likheter i struktur och geometri. En mängd olika kvalitetsresultat som genereras av SAGNet presenteras.
REF använder en autoencoder av två grenar för att koda geometri egenskaper och struktur funktioner separat, och sammanfoga dem till en enda latent kod för att blanda de två typerna av funktioner för form modellering.
SAGNet:Structure-aware Generative Network for 3D-Shape Modeling
{'venue': 'ACM Transactions on Graphics (SIGGRAPH 2019) 38, 4, Article 91', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}