: Datadriven syntes av 3D-objekt. (vänster) Med tanke på en ingångssamling av orienterade ytpunkter från en objektklass lär vi oss en lågdimensionell form inbäddning med hjälp av en djup probabilistisk auto-encoder. (Middle) Prover från föregående inbäddning distribution kan passeras genom dekoder för att få nya form exempel komplett med punktorienteringar (inte visas). (Rätt) Smidiga maskor konstrueras genom att man använder provtagningspunkternas riktningar. Vi introducerar en generativ modell av delsegmenterade 3D-objekt: formen variational auto-encoder (ShapeVAE). ShapeVAE beskriver en gemensam fördelning över förekomsten av objektdelar, platser för en tät uppsättning av ytpunkter, och över ytan normals i samband med dessa punkter. Vår modell använder sig av en djup kodare-dekoder arkitektur som utnyttjar partdekomposibiliteten av 3D-objekt för att bädda in högdimensionella form representationer och prov nya instanser. Med tanke på en indatasamling av delsegmenterade objekt med täta punktkorrespondenser kan ShapeVAE syntetisera nya, realistiska former, och genom att utföra villkorlig inferens möjliggör imputering av saknade delar eller ytnormaler. Dessutom möjliggör vår modell, genom att generera både punkter och ytnormaler, användning av kraftfulla ytrekonstruktionsmetoder för meshsyntes. Vi tillhandahåller en kvantitativ utvärdering av ShapeVAE på form komplettering och test-uppsättning log-likelihood uppgifter och visar att modellen fungerar positivt mot starka baslinjer. Vi demonstrerar kvalitativt att ShapeVAE producerar rimliga formprover, och att det fångar en semantiskt meningsfull form-bäddning. Dessutom visar vi att ShapeVAE underlättar meshrekonstruktion genom provtagning av konsekventa ytnormaler.
Nash och Williams REF föreslår ShapeVAE att generera delsegmenterade 3D-objekt.
The shape variational autoencoder: A deep generative model of part-segmented 3D objects
{'venue': 'Comput. Graph. Forum', 'journal': 'Comput. Graph. Forum', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}