形状合成のための生成トポロジー

[fulfulggg]

タイトル: 形状合成のための生成トポロジー

リンク: https://arxiv.org/abs/2410.18987

概要:

オイラー標数変換 (ECT) は、グラフや埋め込み単体的複体を含む、多様なオブジェクトの幾何学的および位相的特性を評価するための強力な不変量です。 ECT は理論的には可逆ですが、一般的なデータセットに対する明示的なアルゴリズムは存在しません。本論文では、この欠点を解消し、反転を学習できることを示します。これにより、点群に対する形状生成タスクのための新しいフレームワークを開発できます。私たちが提案するモデルは、再構成タスクと生成タスクにおいて高品質な結果を示し、効率的な潜在空間補間を提供し、既存の方法よりも桁違いに高速です。

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@yukihiko-fuyuki が以下のラベルを提案し、適用しました：

• image-generation
• point-cloud-completion
• 3D-scene-representation

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論文要約

論文要約: 形状合成のための生成トポロジー

• 従来の問題点: オイラー標数変換 (ECT) は図形の特性を捉えるのに有効だが、データセットからその逆変換を計算する方法はなかった。
• 提案手法: ECTの逆変換を学習する新しい手法を開発。
• 利点:
  • 点群から形状を生成するタスクに有効。
  • 高品質な形状を再構成・生成可能。
  • 効率的な潜在空間補間を実現。
  • 従来手法より桁違いに高速。