TOPOLOGY-AWARE LATENT DIFFUSION FOR 3D SHAPE GENERATION【阅读笔记】

TOPOLOGY-AWARE LATENT DIFFUSION FOR 3D SHAPE GENERATION

TOPOLOGY-AWARE LATENT DIFFUSION FOR 3D SHAPE GENERATION(三维形状生成的拓扑感知潜在扩散)

2024年发布在arxiv

论文地址：https://arxiv.org/abs/2401.17603

摘要

我们引入了一种新的生成模型，该模型结合了潜在扩散和持久同源性来创建具有高度多样性的3D形状，并特别强调了它们的拓扑特征。我们的方法包括将3D形状表示为隐式字段，然后使用持久同调来提取拓扑特征，包括贝蒂数和持久图。形状生成过程包括两个步骤。首先，我们使用基于转换器的自动编码模块将每个3D形状的隐式表示嵌入到一组潜在向量中。随后，我们通过扩散模型浏览学习到的潜在空间。通过将拓扑特征策略性地整合到扩散过程中，我们的生成模块能够产生具有不同拓扑结构的更丰富的3D形状。此外，我们的框架是灵活的，支持受各种输入约束的生成任务，包括稀疏和部分点云，以及草图。通过修改持久性图，我们可以改变从这些输入模态生成的形状的拓扑结构。

本文的贡献：

• 我们提出的新框架能够通过利用拓扑特征生成具有增强多样性的3D形状。
• 我们可以从各种可能表现出拓扑模糊性的输入中创建具有所需拓扑的3D模型，例如稀疏/部分点云，以及草图。
• 我们可以通过操作持久性图来改变所生成形状的拓扑结构。

框架