深度行进四面体：一种用于高分辨率三维形状合成的混合表示
计算机视觉与模式识别
2021-11-09 v1 机器学习
摘要
我们提出 DMTet，一种深度三维条件生成模型，可利用粗体素等简单用户引导合成高分辨率三维形状。它通过利用一种新颖的混合三维表示，兼具隐式与显式三维表示的优点。与当前训练用于回归符号距离值的隐式方法相比，DMTet 直接优化重建表面，使我们能以更少伪影合成更精细的几何细节。不同于直接生成网格等显式表示的深度三维生成模型，我们的模型可合成具有任意拓扑的形状。DMTet 的核心包括一个编码离散化符号距离函数的可变形四面体网格，以及一个将隐式符号距离表示转换为显式表面网格表示的可微行进四面体层。这种组合允许对表面几何与拓扑进行联合优化，并利用定义在表面网格上的重建与对抗损失生成细分层次。我们的方法在基于复杂三维动物形状数据集训练的粗体素输入条件形状合成上显著优于现有工作。项目页面：https://nv-tlabs.github.io/DMTet/。
引用
@article{arxiv.2111.04276,
title = {Deep Marching Tetrahedra: a Hybrid Representation for High-Resolution 3D Shape Synthesis},
author = {Tianchang Shen and Jun Gao and Kangxue Yin and Ming-Yu Liu and Sanja Fidler},
journal= {arXiv preprint arXiv:2111.04276},
year = {2021}
}