....................................... Vi utvecklar GRASS, en Generativ Recursive Autoencoder för Shape Structures, som möjliggör strukturell blandning mellan två 3D-former. Observera den diskreta blandningen av översättningssymmetrier (slats på stolsryggarna) och rotationssymmetrier (svivelbenen). GRASS kodar och syntar boxstrukturer (under) och delar geometrier (överst) separat. Blandningen utförs på fast längd koder lärt av den oövervakade autoenkoder, utan någon form av delkorrespondenser, ges eller beräknas. Vi introducerar en ny neural nätverksarkitektur för kodning och syntes av 3D-former, särskilt deras strukturer. Vår nyckelinsikt är att 3D-former effektivt kännetecknas av deras hierarkiska organisation av delar, som speglar grundläggande intraforma relationer såsom adjacency och symmetri. Vi utvecklar ett rekursivt neuralt nät (RvNN) baserat autoencoder för att kartlägga en platt, omärkt, godtycklig del layout till en kompakt kod. Koden fångar effektivt hierarkiska strukturer av människogjorda 3D-objekt av varierande strukturell komplexitet trots att den är fast-dimensionell: en tillhörande dekoder kartlägger en kod tillbaka till en fullständig hierarki. Den lärda dubbelriktade kartläggningen är ytterligare trimmad med hjälp av en kontradiktorisk inställning för att ge en generativ modell av rimliga strukturer, från vilken nya strukturer kan provtas. Slutligen är vårt struktursyntesramverk förstärkt av en andra tränad modul som producerar finkornig delgeometri, betingad av globala och lokala strukturella sammanhang, vilket leder till en komplett generativ pipeline för 3D-former. Vi visar att utan övervakning, vårt nätverk lär sig meningsfulla strukturella hierarkier som följer perceptuella grupperingsprinciper, producerar kompakta koder som möjliggör tillämpningar såsom formklassificering och partiell matchning, och stöder formsyntes och interpolering med betydande variationer i topologi och geometri.
På liknande sätt utvecklade REF ] ett rekursivt neuralt nät för att kartlägga 3D-delutgångar till ett latent utrymme där en GAN arbetar för att skapa nya former med olika delhierarkier.
GRASS: generative recursive autoencoders for shape structures
{'venue': 'TOGS', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}