Scaling Mesh Generation via Compressive Tokenization

要約

私たちは、8k 面を超えるメッシュの生成を容易にする、圧縮的で効果的なメッシュ表現である Blocked and Patchified Tokenization (BPT) を提案します。
BPT は、ブロック単位のインデックス作成とパッチ集約を使用してメッシュ シーケンスを圧縮し、元のシーケンスと比較してメッシュ シーケンスの長さを約 75% 削減します。
この圧縮マイルストーンにより、大幅に多くの面を含むメッシュ データを利用できる可能性が解き放たれ、それによってディテールの豊富さが向上し、生成の堅牢性が向上します。
BPT を利用して、点群と画像の柔軟な制御をサポートするために、スケーリングされたメッシュ データでトレーニングする基礎メッシュ生成モデルを構築しました。
私たちのモデルは、複雑な詳細と正確なトポロジーを備えたメッシュを生成する機能を実証し、メッシュ生成で SoTA パフォーマンスを達成し、製品を直接使用できるレベルに達します。

要約(オリジナル)

We propose a compressive yet effective mesh representation, Blocked and Patchified Tokenization (BPT), facilitating the generation of meshes exceeding 8k faces. BPT compresses mesh sequences by employing block-wise indexing and patch aggregation, reducing their length by approximately 75\% compared to the original sequences. This compression milestone unlocks the potential to utilize mesh data with significantly more faces, thereby enhancing detail richness and improving generation robustness. Empowered with the BPT, we have built a foundation mesh generative model training on scaled mesh data to support flexible control for point clouds and images. Our model demonstrates the capability to generate meshes with intricate details and accurate topology, achieving SoTA performance on mesh generation and reaching the level for direct product usage.

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