Att lära sig koda skillnader i geometri och (topologisk) struktur av former av vanliga objekt är nyckeln till att generera semantiskt rimliga variationer av en given form, överföra redigeringar från en form till en annan, och många andra applikationer i 3D-innehåll skapande. Den gemensamma metoden för kodning former som punkter i en högdimensionell latent funktion utrymme tyder på att behandla form skillnader som vektorer i det utrymmet. Istället behandlar vi skillnader som primära objekt i sin egen rätt och föreslår att koda dem i sitt eget latenta utrymme. I en miljö där själva formerna är kodade i termer av finkorniga delhierarkier, visar vi att en separat kodning av form delta eller skillnader ger ett principfast sätt att hantera inhomogeniteter i formen utrymme på grund av olika kombinatoriska delar strukturer, samtidigt som det också möjliggör kompaktitet i representationen, samt redigera abstraktion och överföring. Vårt tillvägagångssätt är baserat på en villkorlig variantal autoencoder för kodning och avkodning form delta, villkorad av en källa form. Vi demonstrerar effektiviteten och robustheten i vår strategi i multiform modifiering och generering uppgifter, och tillhandahålla jämförelse- och ablationsstudier på PartNet dataset, en av de största offentligt tillgängliga 3D dataset.
StructEdit REF lär sig att generera strukturella formvariationer som är beroende av en ingångskällas form.
StructEdit: Learning Structural Shape Variations.
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}