Synthesizing realistic sand assemblies with denoising diffusion in latent space

要約

砂の集合体中の粒子の形状と形態学的特徴は、地盤工学、コンピューターアニメーション、石油工学、集光型太陽光発電など、多くの工学用途に広範な影響を及ぼします。
しかし、高品質の 3D 粒子形状データの入手が限られているため、巨視的応答に対する粒子形状の影響に関する私たちの理解は定性的なものにすぎないことがよくあります。
この論文では、個々の砂粒子の表面から収集された一連の点群を使用して潜在空間に粒子を生成するノイズ除去拡散アルゴリズムを紹介します。
点群オートエンコーダを採用することにより、砂粒の 3 次元点群構造がまず低次元の潜在空間にエンコードされます。
生成ノイズ除去拡散確率モデルは、カルバック-ライブラー発散によって測定された元のデータ分布に属する生成サンプルの対数尤度を最大化する合成砂を生成するようにトレーニングされます。
数値実験は、提案された方法が、F50 砂データベースから推測されたトレーニング データと一致する形態、形状、およびサイズを備えた現実的な粒子を生成できることを示唆しています。
次に、剛体接触動的シミュレーターを使用して、限られた容積に合成砂を注入し、目標の分布特性を備えた静的平衡状態の粒状集合体を形成します。
第三者による検証を確実にするために、50,000 個の合成砂粒子と F50 砂の 1,542 個の実際のシンクロトロン マイクロコンピューター断層撮影 (SMT) スキャン、および合成砂粒子で構成される粒状集合体がオープンソース リポジトリで利用可能になっています。

要約(オリジナル)

The shapes and morphological features of grains in sand assemblies have far-reaching implications in many engineering applications, such as geotechnical engineering, computer animations, petroleum engineering, and concentrated solar power. Yet, our understanding of the influence of grain geometries on macroscopic response is often only qualitative, due to the limited availability of high-quality 3D grain geometry data. In this paper, we introduce a denoising diffusion algorithm that uses a set of point clouds collected from the surface of individual sand grains to generate grains in the latent space. By employing a point cloud autoencoder, the three-dimensional point cloud structures of sand grains are first encoded into a lower-dimensional latent space. A generative denoising diffusion probabilistic model is trained to produce synthetic sand that maximizes the log-likelihood of the generated samples belonging to the original data distribution measured by a Kullback-Leibler divergence. Numerical experiments suggest that the proposed method is capable of generating realistic grains with morphology, shapes and sizes consistent with the training data inferred from an F50 sand database . We then use a rigid contact dynamic simulator to pour the synthetic sand in a confined volume to form granular assemblies in a static equilibrium state with targeted distribution properties. To ensure third-party validation, 50,000 synthetic sand grains and the 1,542 real synchrotron microcomputed tomography (SMT) scans of the F50 sand, as well as the granular assemblies composed of synthetic sand grains are made available in an open-source repository.

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