GEM3D: Abstracciones Mediales Generativas para la Síntesis de Formas 3D

Introducimos GEM3D 1: un nuevo modelo generativo profundo, consciente de la topología, de formas 3D. El ingrediente clave de nuestro método es una representación basada en un esqueleto neuronal que codifica información sobre la topología y la geometría de la forma. A través de un modelo probabilístico de difusión de desruido, nuestro método primero genera representaciones basadas en esqueletos siguiendo la Transformación del Eje Medial (MAT), luego genera superficies a través de una formulación implícita neuronal guiada por el esqueleto. La representación implícita neuronal tiene en cuenta la información topológica y geométrica almacenada en las representaciones de los esqueletos generados para producir superficies que son más precisas topológica y geométricamente en comparación con formulaciones previas de campos neuronales. Discutimos aplicaciones de nuestro método en tareas de síntesis de formas y reconstrucción de nubes de puntos, y evaluamos nuestro método cualitativa y cuantitativamente. Demostramos reconstrucciones de superficie significativamente más fieles y resultados de generación de formas diversas en comparación con el estado del arte, también involucrando escenarios desafiantes de reconstrucción y síntesis de superficies de formas estructuralmente complejas y de alto género de Thingi10K y ShapeNet.