Differentiable Convex Polyhedra Optimization from Multi-view Images

要約

この論文では、凸多面体の微分可能レンダリングのための新しいアプローチを提示し、暗黙的なフィールド監視に依存する最近の方法の限界に対処します。
私たちの技術は、双対性変換による超平面交差の非微分計算と、3 平面交差による頂点位置の微分可能な最適化を組み合わせた戦略を導入しており、3D 暗黙的フィールドを必要とせずに勾配ベースの最適化を可能にします。
これにより、形状解析からコンパクトなメッシュ再構築まで、さまざまなアプリケーションにわたって効率的な形状表現が可能になります。
この研究は、以前のアプローチの課題を克服するだけでなく、凸多面体で形状を表現するための新しい標準を設定します。

要約(オリジナル)

This paper presents a novel approach for the differentiable rendering of convex polyhedra, addressing the limitations of recent methods that rely on implicit field supervision. Our technique introduces a strategy that combines non-differentiable computation of hyperplane intersection through duality transform with differentiable optimization for vertex positioning with three-plane intersection, enabling gradient-based optimization without the need for 3D implicit fields. This allows for efficient shape representation across a range of applications, from shape parsing to compact mesh reconstruction. This work not only overcomes the challenges of previous approaches but also sets a new standard for representing shapes with convex polyhedra.

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