Material Magic Wand: テクスチャレスなメッシュにおける材質を意識した3D部品のグルーピング

概要: 私たちは、テクスチャのないメッシュにおける材料認識対応の部品グルーピングの問題を導入します。松ぼっくりの鱗片やビルの窓など、現実世界の多くの形状は、同じ材料を共有しながらも幾何的変化を示す反復構造を含んでいます。こうしたメッシュに材料を割り当てる際には、これらの反復部品をしばしば部品ごとに手動で識別・選択する必要があり、煩雑で時間がかかります。これに対処するため、私たちは Material Magic Wand を提案します。これは、推定された材料特性に基づいて部品グループを選択できるツールです――1つの部品が選択されると、私たちのアルゴリズムは同じ材料を共有する可能性が高い他の部品を自動的に取得します。 本アプローチの主要な要素は、局所的なジオメトリとグローバルな文脈の両方を考慮して各3D部品に材料認識埋め込みを生成する部品エンコーダです。私たちは、材料が整合する部品の埋め込みを近づけ、異なる材料のものを分離するような監視付き対比損失でモデルを訓練します。したがって、部品グルーピングは、選択された部品の埋め込みに近い埋め込みを取得することによって達成できます。 このタスクをベンチマークするために、部品レベルのクエリ241件を含む100形状の厳選データセットを導入します。私たちは広範な実験を通じて提案手法の有効性を検証し、対話型の材料割り当てアプリケーションにおける実用的価値を示します。