Pix2Repair：基于图像的隐式形状修复
计算机视觉与模式识别
2023-12-22 v3
摘要
我们提出Pix2Repair，一种自动化的形状修复方法，从图像生成修复形状以修复破碎物体。先前的修复方法需要以破碎物体的高分辨率水密3D网格作为输入。输入3D网格必须使用昂贵的3D扫描仪获取，且扫描得到的网格需要人工清理，限制了可及性与可扩展性。Pix2Repair以破碎物体的图像作为输入，自动生成可3D打印的修复形状。我们提出了一种新颖的形状函数，将表示破碎物体的潜码解构为完整形状与断裂面。我们还引入了Fantastic Breaks Imaged，这是首个用于训练和评估基于图像的形态修复方法的大规模数据集，包含11,653张破碎物体的真实世界图像。我们的数据集包含来自Fantastic Breaks的物体图像，并附有丰富的标注。我们展示了针对数据集中真实断裂以及Geometric Breaks和Breaking Bad数据集中的合成断裂的修复结果。在倒角距离、法向一致性和生成修复百分比方面，我们的方法优于为形状修复而改编的形状补全方法。
引用
@article{arxiv.2305.18273,
title = {Pix2Repair: Implicit Shape Restoration from Images},
author = {Xinchao Song and Nikolas Lamb and Sean Banerjee and Natasha Kholgade Banerjee},
journal= {arXiv preprint arXiv:2305.18273},
year = {2023}
}