Modeling 3D Surface Manifolds with a Locally Conditioned Atlas

要約

最近提案された 3D オブジェクト再構成方法は、アトラス (表面に近似する一連の平面パッチ) を備えたメッシュを表します。
ただし、再構築されたオブジェクトの表面には不連続性が含まれており、最終的なメッシュの品質が低下するため、現実世界のシナリオでの適用は制限されています。
これは主に、個々のパッチの独立した処理によって引き起こされます。この作業では、パッチの頂点の周囲の局所的な一貫性を維持することでこの制限を軽減すると仮定します。
そのために、生成モデルで 3D オブジェクトを階層的に表現するためのフレームワークである Locally Conditioned Atlas (LoCondA) を導入します。
まず、モデルはオブジェクトの点群を球にマッピングします。
次に、球面事前分布を活用することで、球面とターゲット オブジェクト上でマッピングが局所的に一貫性を持つように強制します。
このようにして、その球上のメッシュ クワッドをサンプリングし、それをオブジェクトの多様体に投影し直すことができます。
LoCondA を使用すると、クワッドをつなぎ合わせたまま、トポロジー的に多様なオブジェクトを生成できます。
提案されたアプローチが、競合他社と同等の品質のメッシュを生成しながら、構造的に一貫した再構成を提供することを示します。

要約(オリジナル)

Recently proposed 3D object reconstruction methods represent a mesh with an atlas – a set of planar patches approximating the surface. However, their application in a real-world scenario is limited since the surfaces of reconstructed objects contain discontinuities, which degrades the quality of the final mesh. This is mainly caused by independent processing of individual patches, and in this work, we postulate to mitigate this limitation by preserving local consistency around patch vertices. To that end, we introduce a Locally Conditioned Atlas (LoCondA), a framework for representing a 3D object hierarchically in a generative model. Firstly, the model maps a point cloud of an object into a sphere. Secondly, by leveraging a spherical prior, we enforce the mapping to be locally consistent on the sphere and on the target object. This way, we can sample a mesh quad on that sphere and project it back onto the object’s manifold. With LoCondA, we can produce topologically diverse objects while maintaining quads to be stitched together. We show that the proposed approach provides structurally coherent reconstructions while producing meshes of quality comparable to the competitors.

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