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神经网格流:通过微形流生成3D流形网格

中文标题:神经网格流:通过微形流生成3D流形网格

中文摘要:网格是虚拟世界中物理3D实体的重要表示。诸如渲染,模拟和3D打印之类的应用程序要求网格是多方面的,以便它们可以像它们所代表的真实对象那样与世界交互。现有的网格生成方法几何精度高,但流形差。在这项工作中,我们提出了神经网格流(NMF)生成双流形网格的属-0形状。

英文标题:Neural Mesh Flow: 3D Manifold Mesh Generationvia Diffeomorphic Flows

英文摘要:具体来说,NMF是一个形状自动编码器,由几个神经常微分方程(节点)[1]块,学习精确的网格几何逐步变形球形网格。训练NMF比最先进的方法更简单,因为它不需要任何明确的基于网格的正则化。我们的实验证明,NMF有助于多种应用,如单视图网格重建,全局形状参数化,纹理映射,形状变形和对应。重要的是,我们证明了使用NMF生成的流形网格更适合基于物理的渲染和模拟。代码和数据将会发布。

原文作者:Kunal Gupta, Manmohan Chandraker

原文地址:https://arxiv.org/abs/2007.10973

PDF链接:https://arxiv.org/pdf/2007.10973.pdf

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