MeshGPTはAI駆動型3Dモデルを最適化し、詳細の損失や過剰な三角測量を回避し、精度と効率を向上させます。

MeshGPTはAI駆動型3Dモデルを最適化し、詳細の損失や過剰な三角測量を回避し、精度と効率を向上させます。
この投稿は Bingdunxiong によって 2023-12-5 16:27 に最後に編集されました

2023年12月5日、アンタークティックベアは、ミュンヘン工科大学(TUM)とトリノ工科大学の研究者がアウディと共同で、生成AIを使用した3Dメッシュ生成ソフトウェアであるMeshGPTを開発したことを知りました。これにより、3Dモデルの生成プロセスが大幅に簡素化されます。

△比較すると、AIを使ってチームが生成した3Dモデルは、モデリングの詳細さと明瞭さにおいて優位性がある(右下)
この研究では、デコーダーのみを含むトランスフォーマーを革新的に使用して、より鮮明で一貫性のある三角形メッシュを作成しました。これにより、形状カバレッジが9%大幅に改善され、FIDスコア(コンピューター生成画像の品質を評価するために使用される指標)が30ポイント増加しました。これは、既存の方法と比較して、よりシャープなエッジ、より高いリアリティ、よりコンパクトなデザインを表し、新しい品質基準を確立します。

△この研究の詳細な論文は、「MeshGPT: デコーダートランスフォーマーによる三角形メッシュの生成」というタイトルでこちらでご覧いただけます (ポータル)
MeshGPT は、Transformer モデルから自己回帰的にサンプリングすることで学習した幾何学語彙からトークンを生成し、これらのトークンを三角形メッシュの面にデコードします。 MeshGPT のパフォーマンスは、等値面法によってニューラル フィールドから抽出された密な三角形メッシュとは対照的に、アーティストが作成したメッシュに共通するコンパクトな性質を反映しています。大規模言語モデルの最近の進歩に触発され、研究者たちはシーケンスベースのアプローチを採用し、自己回帰方式で三角形メッシュのシーケンスを生成しました。

△TUMとトリノ工科大学の研究者がAudi AGと共同で実施した研究の結果。最初のステップは、グラフ畳み込みを使用して潜在的な量子化埋め込みの語彙を学習することです。これにより、ローカル メッシュのジオメトリとトポロジに関する埋め込み情報が提供されます。 「量子化埋め込み」という用語は、自然言語処理 (NLP) と機械学習で広く使用されている、単語の埋め込みを離散形式または連続値のベクトルで表現して保存する手法を指します。

△ 生成モデルは、さまざまな言語でテキストを生成する優れた能力を示しています。これらの埋め込みはデコーダーによってソートおよびデコードされ、最終的に三角形として提示され、元のグリッドを効果的に復元できることが保証されます。次に、学習した語彙を使用してトランスフォーマー モデルをトレーニングし、次の埋め込みのインデックスを予測することで、モデルがさらに最適化されます。トレーニングを通じて、モデルは自己回帰サンプリングを実行して新しい三角形メッシュを生成し、鋭いエッジと効率的な三角形分割パターンを備えたコンパクトなメッシュを直接生成できるため、手動メッシュのパフォーマンスに近くなります。


さらにチームは、MeshGPT は最先端のメッシュ生成方法に比べて大幅な改善を示し、形状カバレッジが 9% 増加し、カテゴリ全体で FID スコアが 30 ポイント向上したと述べています。既存の方法と比較して、MeshGPT は、詳細が欠落してメッシュが過度に三角形化されることを回避できると同時に、過度に単純化された形状が出力されることも回避できます。さらに、この技術は、単一のオブジェクトの 3D モデルの生成に適用できるだけでなく、複数のオブジェクトのモデルを含むシーン全体に必要な 3D リソースの生成にも拡張できます。 。





MeshGPT、モデル

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