机构名称：
¥ 1.0
神经场领域的最新发展为形状生成领域带来了非凡的能力，但它们缺乏关键特性，例如增量控制——这是艺术创作的基本要求。另一方面，三角形网格是大多数几何相关任务的首选表示形式，它提供了高效且直观的控制，但并不适合神经优化。为了支持下游任务，先前的研究通常提出一种两步法：首先使用神经场生成形状，然后提取网格进行进一步处理。在本文中，我们引入了一种混合方法，该方法能够始终如一地维护网格和有向距离场 (SDF) 的表示形式。基于这种表示形式，我们引入了 MagicClay——一种艺术家友好的工具，可根据文本提示雕刻网格区域，同时保持其他区域不变。我们的框架在形状优化的每个步骤中都仔细有效地平衡了表示形式和正则化之间的一致性；基于网格表示形式，我们展示了如何以更高的分辨率和更快的速度渲染 SDF。此外，我们运用可微分网格重建领域的最新成果，根据 SDF 的指示，在网格中根据需要自适应地分配三角形。通过已实现的原型，我们展示了比现有技术更出色的生成几何体，以及新颖的一致性控制，首次实现了对同一网格进行基于提示的顺序编辑。
MagicClay：利用生成神经场雕刻网格
主要关键词
相关文件推荐
