Differentiable Voxelization and Mesh Morphing

要約

この論文では、巻き数と立体角による 3D メッシュの微分可能なボクセル化を提案します。
提案されたアプローチは、3D メッシュの高速、柔軟、正確なボクセル化を実現し、入力メッシュと GPU アクセラレーションに関する勾配の計算を可能にします。
さらに、提案されたボクセル化をメッシュモーフィングに適用することを実証します。この場合、ボクセル化されたメッシュはニューラルネットワークによって変形されます。
提案された手法は ShapeNet データセットで評価され、精度と効率の両方の点で最先端のパフォーマンスを実現します。

要約(オリジナル)

In this paper, we propose the differentiable voxelization of 3D meshes via the winding number and solid angles. The proposed approach achieves fast, flexible, and accurate voxelization of 3D meshes, admitting the computation of gradients with respect to the input mesh and GPU acceleration. We further demonstrate the application of the proposed voxelization in mesh morphing, where the voxelized mesh is deformed by a neural network. The proposed method is evaluated on the ShapeNet dataset and achieves state-of-the-art performance in terms of both accuracy and efficiency.

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