UDFStudio: サインなし距離関数（UDF）のためのデータセット、ベンチマーク、生成モデルの統一フレームワーク

科学分野:

• コンピュータグラフィックス
• 人工知能
• 3Dジオメトリ処理

背景:

• サインなし距離関数（UDF）はオープンサーフェスに効果的ですが、専用の3D生成モデルが不足しています。
• 既存の3Dデータセットは主にウォーターティットメッシュを特徴としており、オープンサーフェス研究を妨げています。
• 多様なオープンサーフェス3Dコンテンツの生成は、現在の方法論によって制限されています。

研究 の 目的:

• UDFのための新しい拡散ベースの3D生成モデルであるUDiFFを導入します。
• テクスチャ付きの3D形状とオープンサーフェスの条件付きおよび無条件生成を可能にします。
• UDFベースのオープンサーフェス生成と再構築のための標準化されたベンチマークを確立します。

主な方法:

• 空間周波数領域で動作する拡散モデルであるUDiFFを開発しました。
• データから最適化されたUDF生成のための学習可能なウェーブレット変換を実装しました。
• 1,509個の翼のある生き物の3Dモデルを含むUWingsデータセットを作成しました。

主要な成果:

• UDiFFは、テクスチャ付きの3D形状とオープンサーフェスを正常に生成します。
• 学習可能なウェーブレット変換は、UDF生成において手動選択よりも優れています。
• UWingsデータセットは、UDFベースの方法を評価するためのベンチマークを提供します。

結論:

• UDiFFは、UDFを使用したオープンサーフェスのための3D生成モデリングを進歩させます。
• データ駆動型のウェーブレットアプローチは、UDF表現学習を強化します。
• UWingsデータセットとベンチマークは、オープンサーフェス再構築における将来の研究を促進します。