Inlärning djupt generativa modeller för 3D formsyntes är till stor del begränsad av svårigheten att generera rimliga former med korrekt topologi och rimlig geometri. Faktum är att lära fördelningen av rimliga 3D-former verkar en skrämmande uppgift för de flesta befintliga, struktur-oblivious form representation, med tanke på de betydande topologiska variationerna av 3D-objekt även inom samma form kategori. Baserat på samförståndet från 3D formanalys att formstrukturen definieras som delsammansättning och ömsesidiga relationer mellan delar, föreslår vi att modellera 3D formvariationer med ett djupt generativt nätverk som både Part-Aware och Relation-Aware, som heter PARANet. Nätverket består av en uppsättning VAE-Gans per del, vilket genererar semantiska delar som utgör en komplett form, följt av en delmontering modul som uppskattar en omvandling för varje del för att korrelera och montera dem i en rimlig struktur. Genom att dela upp skapandet av delsammansättning och delrelationer i separata nätverk minskar svårigheten att modellera strukturella variationer av 3D-former avsevärt. Vi demonstrerar genom omfattande experiment att PARANet genererar 3D-former med rimlig, mångsidig och detaljerad struktur, och visar två prototypapplikationer: semantisk formsegmentering och formuppsättningsutveckling.
Löjtnant m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m för m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m. REF föreslår SIDANNet som består av en rad VAE-GAN per del, följt av en delmontering modul som uppskattar en omvandling för varje del för att montera dem i en rimlig struktur.
Learning Part Generation and Assembly for Structure-aware Shape Synthesis
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}