NeuSDFusion：空間を意識した3D形状補完、再構築、生成のための生成モデル

3D形状生成は、特定の条件や制約に従った革新的な3Dコンテンツを作成することを目指しています。既存の方法は、3D形状を一連の局所化されたコンポーネントに分解し、空間的一貫性を考慮せずに各要素を孤立して扱うことがよくあります。その結果、これらのアプローチは、指定された制約に従う多様な3D形状を生成する能力が制限され、3Dデータ表現や形状生成において限られた汎用性を示します。本論文では、2D平面表現を活用して強化された3D形状モデリングのための新しい空間認識型3D形状生成フレームワークを紹介します。空間的一貫性を確保し、メモリ使用量を減らすために、直交2D平面を用いて3D形状の連続した符号付き距離フィールド表現を直接学習するハイブリッド形状表現技術を組み込みます。さらに、生成された3D形状の空間的関係を保持することを促進するために、変圧器ベースのオートエンコーダ構造を使用して、異なる平面間の空間的対応を慎重に強制します。このアルゴリズムは、無条件な形状生成、多モーダル形状補完、単一視点の再構築、テキストから形状への合成など、さまざまなタスクにおいて最先端の3D形状生成方法を一貫して上回ります。