```html ደራሲያን፦ ጁን ጋኦ፣ NVIDIA፣ የቶሮንቶ ዩኒቨርሲቲ፣ የቬክተር ኢንስቲትዩት (jung@nvidia.com) ቲያንቻንግ ሼን፣ NVIDIA፣ የቶሮንቶ ዩኒቨርሲቲ፣ የቬክተር ኢንስቲትዩት (frshen@nvidia.com) ዚያን ዋንግ፣ NVIDIA፣ የቶሮንቶ ዩኒቨርሲቲ፣ የቬክተር ኢንስቲትዩት (zianw@nvidia.com) ወንዠንግ ቼን፣ NVIDIA፣ የቶሮንቶ ዩኒቨርሲቲ፣ የቬክተር ኢንስቲትዩት (wenzchen@nvidia.com) ካንግሹ ይਿን፣ NVIDIA (kangxuey@nvidia.com) ዳይቂንግ ሊ፣ NVIDIA (daiqingl@nvidia.com) ኦር ሊታኒ፣ NVIDIA (olitany@nvidia.com) ዛን ጎጅሲክ፣ NVIDIA (zgojcic@nvidia.com) ሳንጃ ፊድለር፣ NVIDIA፣ የቶሮንቶ ዩኒቨርሲቲ፣ የቬክተር ኢንስቲትዩት (sfidler@nvidia.com) አጭር መግለጫ በርካታ ኢንዱስትሪዎች ግዙፍ የ3D ምናባዊ ዓለሞችን ሞዴል በማድረግ ላይ ስለሚገኙ፣ የ3D ይዘት ብዛት፣ ጥራት እና ልዩነትን በተመለከተ ሚዛን መፍጠር የሚችሉ የይዘት መፍጠሪያ መሳሪያዎች አስፈላጊነት ግልጽ እየሆነ ነው። በእኛ ሥራ፣ ለ3D መፍጠር ሞዴሎች አፈጻጸም የሰለጠነ የ3D መፍጠር ሞዴሎችን ለማሰልጠን ዓላማችን ነው፤ ይህም የ3D መሣሪያ ሞተሮች በቀጥታ ሊጠቀሙባቸው የሚችሉ ሸካራማ ምሰሶዎችን ያመነጫል። በቀድሞው የ3D መፍጠር ሞዴሎች ላይ የተደረጉ ሥራዎች የጂኦሜትሪክ ዝርዝሮች የጎደላቸው፣ ሊያመነጩት የሚችሉትን የሸካራማ ምሰሶ ቶፖሎጂን የሚገድቡ፣ በተለምዶ ሸካራማ ምሰሶዎችን የማይደግፉ፣ ወይም ደግሞ የሽመና ሂደት ውስጥ የነርቭ ሬንደርዎችን የሚጠቀሙ ሲሆን ይህም በተለመደው የ3D ሶፍትዌር ውስጥ ሥራቸውን አስቸጋሪ ያደርገዋል። በዚህ ሥራ GET3D የተሰኘውን የ enerative ሞዴል እናስተዋውቃለን፤ ይህም xplicit extured ሸካራማ ምሰሶዎችን በተወሳሰበ ቶፖሎጂ፣ የበለጸገ የጂኦሜትሪክ ዝርዝሮች እና ከፍተኛ ጥራት ባለው ሸካራማ ምሰሶዎች በቀጥታ ያመነጫል። የቅርብ ጊዜ ስኬቶችን በመጠቀም የ2D ምስል ስብስቦችን በማሰልጠን፣ የ ልዩነት ያላቸውን የገጽታ ሞዴሊንግ፣ የ ልዩነት ያላቸውን ሬንደርንግ እና የ 2D Generative Adversarial Networksን እናገናኛለን። GET3D መኪናዎች፣ ወንበሮች፣ እንስሳት፣ ሞተር ብስክሌቶች እና የሰዎች ገጸ-ባህሪያት እስከ ሕንጻዎች ድረስ ያሉ ከፍተኛ ጥራት ያላቸውን የ3D ሸካራማ ምሰሶዎችን ማመንጨት ይችላል፤ ይህም ከቀድሞዎቹ ዘዴዎች የተሻለ አፈጻጸም ያስመዘገበ ነው። የእኛ የፕሮጀክት ገጽ፡ G E T 3D https://nv-tlabs.github.io/GET3D 1 መግቢያ ልዩ ልዩና ከፍተኛ ጥራት ያላቸው የ3D ይዘቶች ለጨዋታ፣ ሮቦቲክስ፣ አርክቴክቸር እና ማህበራዊ መድረኮችን ጨምሮ ለተለያዩ ኢንዱስትሪዎች እየጨመረ መጥቷል። ሆኖም ግን፣ የ3D ንብረቶችን በእጅ መፍጠር በጣም ጊዜ የሚወስድ ሲሆን ልዩ የቴክኒክ እውቀትና የአርቲስቲክ ሞዴሊንግ ክህሎት ይጠይቃል። ከዋና ዋናዎቹ ተግዳሮቶች አንዱ ሚዛን ነው - በ Turbosquid [ ] ወይም Sketchfab [ ] ባሉ የ3D የገበያ ቦታዎች ላይ የ3D ሞዴሎችን ማግኘት ቢቻልም፣ ብዙ የ3D ሞዴሎችን ለመፍጠር፣ ለምሳሌ ጨዋታን ወይም ፊልምን በተለያየ መልኩ ለሚታዩ ገጸ-ባህሪያት ህዝብ ለማፍራት አሁንም የአርቲስት ጊዜ ይወስዳል። 4 3 የይዘት መፍጠር ሂደትን ለማመቻቸት እና ለተለያዩ (ጀማሪ) ተጠቃሚዎች ተደራሽ ለማድረግ፣ ከፍተኛ ጥራት ያላቸውን እና የተለያዩ የ3D ንብረቶችን ማመንጨት የሚችሉ የ3D መፍጠር ኔትወርኮች በቅርቡ ንቁ የምርምር ዘርፍ ሆነዋል።[ , , , , , , , , , , ]. ሆኖም ግን፣ ለአሁኑ የዓለም ተጨባጭ አፕሊኬሽኖች በተግባር ጠቃሚ ለመሆን፣ የ3D መፍጠር ሞዴሎች የሚከተሉትን መስፈርቶች ማሟላት ይኖርባቸዋል፦ ዝርዝር የጂኦሜትሪክ እና ተራ ቶፖሎጂ ያላቸውን ቅርጾች የማመንጨት አቅም ሊኖራቸው ይገባል፤ ውጤቱ ሸካራማ ምሰሶ ያለው ሸካራማ ምሰሶ መሆን አለበት፤ ይህም በብሌንደር [ ] እና ማያ [ ] ባሉ መደበኛ የግራፊክስ ሶፍትዌር ፓኬጆች የሚጠቀሙበት ዋናው ውክልና ነው፤ እና ከ2D ምስሎች ክትትል ልንጠቀም እንችላለን፤ ምክንያቱም እነሱ ከግልጽ የ3D ቅርጾች የበለጠ ይገኛሉ። 5 14 43 46 53 68 75 60 59 69 23 (a) (b) 15 1 (c) በ3D መፍጠር ሞዴሊንግ ላይ የተደረጉ ቀደምት ሥራዎች ከላይ በተዘረዘሩት መስፈርቶች ላይ ማተኮር ችለዋል፤ ነገር ግን እስካሁን ምንም ዘዴ ሁሉንም አላሟላም (ሠንጠረዥ 1)። ለምሳሌ፣ የ3D ነጥቦችን የሚያመነጩ ዘዴዎች [ , 68, 75] በተለምዶ ሸካራማ ምሰሶዎችን አያመነጩም እና ከድህረ-ሂደት በኋላ ወደ ሸካራማ ምሰሶ መለወጥ አለባቸው። 5 የድምጽ መጠን የሚያመነጩ ሞዴሎች ብዙውን ጊዜ የጂኦሜትሪክ ዝርዝሮች የጎደላቸው እና ሸካራማ ምሰሶዎችን አያመነጩም።[ , , , ] በነርቭ ሜዳዎች ላይ የተመሰረቱ መፍጠር ሞዴሎች[ , ] በጂኦሜትሪ ላይ ያተኩራሉ ነገር ግን ሸካራማ ምሰሶዎችን ችላ ይላሉ። ከእነዚህ ውስጥ አብዛኛዎቹ ግልጽ የ3D ክትትል ያስፈልጋቸዋል። በመጨረሻም፣ የሸካራማ ምሰሶ ያላቸው የ3D ሸካራማ ምሰሶዎችን በቀጥታ የሚያመነጩ ዘዴዎች[ , ] በተለምዶ ቅድመ-የተወሰነ የቅርጽ አብነት ይፈልጋሉ እና ውስብስብ ቶፖሎጂ ወይም የተለያዩ የዘር ቅርጾችን ማመንጨት አይችሉም። 66 20 27 40 43 14 54 53 በቅርቡ፣ የነርቭ የድምጽ መጠን ሬንደርንግ[ ] እና የ2D Generative Adversarial Networks (GANs)[ , , , , ] ፈጣን እድገት የ3D-አስተዋይ የምስል ሲንተሲስ[ , , , , , ] እንዲመጣ አድርጓል። ሆኖም ግን፣ ይህ የሥራ መስመር በሲንተሲስ ሂደት ውስጥ የነርቭ ሬንደርንግ በመጠቀም ባለብዙ-እይታ ወጥነት ያላቸውን ምስሎች ለማመንጨት ዓላማ ያደርጋል እና ትርጉም ያላቸው የ3D ቅርጾች ሊፈጠሩ እንደሚችሉ ዋስትና አይሰጥም። ምንም እንኳን የሸካራማ ምሰሶ የነርቭ ሜዳ ውክልናን በመጠቀም የማርችንግ ኪዩብ አልጎሪዝም[ ] በመጠቀም ሊገኝ ቢችልም፣ ተዛማጅ የሆነውን ሸካራማ ምሰሶ ማውጣት ቀላል አይደለም። 45 34 35 33 29 52 7 57 8 49 51 25 39 በዚህ ሥራ፣ በተግባር ጠቃሚ የሆነ የ3D መፍጠር ሞዴል ሁሉንም መስፈርቶች ለመፍታት ዓላማ ያደረገ አዲስ አቀራረብን እናስተዋውቃለን። በተለይም፣ GET3Dን እናስተዋውቃለን፤ ይህም የ enerative ሞዴል ለ3D ቅርጾች ሲሆን ይህም xplicit extured ሸካራማ ምሰሶዎችን ከፍተኛ የጂኦሜትሪክ እና የሸካራማ ምሰሶ ዝርዝር እና ተራ የሸካራማ ምሰሶ ቶፖሎጂን በቀጥታ ያመነጫል። በእኛ አቀራረብ እምብርት ውስጥ ልዩ የሆነ የ ልዩነት ያለው *ግልጽ* የገጽታ ማውጣት ዘዴ[ ] እና የ ልዩነት ያለው የሬንደርንግ ቴክኒክ[ , ] የሚጠቀም የመፍጠር ሂደት አለ። የመጀመሪያው የ ልዩነት ያላቸውን የ3D ሸካራማ ምሰሶዎችን በተራ ቶፖሎጂ ማመቻቸት እና ማውጣት እንድንችል ያስችለናል፣ ሁለተኛው ደግሞ የ2D ምስሎችን በማሰልጠን ሞዴላችንን እንድንጠቀም ያስችለናል፤ በዚህም ለ2D የምስል ሲንተሲስ የተገነቡ ኃይለኛ እና ብስለት ያላቸው ተላላፊዎችን እንጠቀምበታለን። ሞዴላችን ሸካራማ ምሰሶዎችን በቀጥታ ስለሚያመነጭ እና ከፍተኛ ቅልጥፍና ያለው (የ ልዩነት ያለው) ግራፊክስ ሬንደርር ስለሚጠቀም፣ ምስልን እስከ 1024 × 1024 ድረስ ማሰልጠን እንችላለን፤ ይህም ከፍተኛ ጥራት ያላቸውን የጂኦሜትሪክ እና የሸካራማ ምሰሶ ዝርዝሮችን እንድንማር ያስችላል። G E T 3D 60 47 37 በShapeNet[ ]፣ Turbosquid[ ] እና Renderpeople[ ] ያሉ መኪናዎች፣ ወንበሮች፣ እንስሳት፣ የሰዎች ገጸ-ባህሪያት እና ሕንጻዎች ያሉ ውስብስብ የጂኦሜትሪክ ምድቦች ላይ ያለ የ un-conditional 3D ቅርጽ ማመንጨት የላቀ አፈጻጸም እናሳያለን፤ ይህም ከቀድሞ ዘዴዎች የተሻለ ነው። GET3D፣ እንደ ግልጽ የሸካራማ ምሰሶ ውክልና ውጤት፣ በጣም ተጣጣፊ ነው እናም በቀላሉ ለሌሎች ተግባራት ሊስተካከል ይችላል፣ ይህም፦ የ ልዩነት ያላቸውን ሬንደርንግ[ ] በመጠቀም የተበጣጠሱ ቁሳቁሶችን እና ከእይታ-ወደ-እይታ የብርሃን ተፅእኖዎችን ማመንጨት መማር፣ ያለ ክትትል፣ CLIP[ ] embeddings በመጠቀም የጽሑፍ-መመሪያ የ3D ቅርጽ ማመንጨት። 9 4 2 (a) 12 (b) 56 2 ተዛማጅ ሥራ የጂኦሜትሪ እና የውጫዊ ገጽታ የ3D መፍጠር ሞዴሎች ላይ የቅርብ ጊዜ እድገቶችን እንዲሁም የ3D-አስተዋይ የመፍጠር የምስል ሲንተሲስን እንገመግማለን። በቅርብ ዓመታት ውስጥ፣ የ2D መፍጠር ሞዴሎች በከፍተኛ ጥራት የምስል ሲንተሲስ[ , , , , , , ] ውስጥ ፎቶግራፊያዊ ጥራት ያላቸው ውጤቶች አስመዝግበዋል። ይህ እድገት በ3D ይዘት መፍጠር ላይም ምርምር አነሳስቷል። ቀደምት አቀራረቦች የ2D CNN ጀነሬተሮችን በቀጥታ ወደ 3D ቮክሰል ግሪዶች[ , , , , ] ለማራዘም ዓላማ ያደረጉ ነበር፤ ነገር ግን የ3D ኮንቮልዩሽን ከፍተኛ የማስታወሻ ፍላጎት እና የሂሳብ ውስብስብነት በከፍተኛ ጥራት የመፍጠር ሂደቱን ያግዳሉ። እንደ አማራጭ፣ ሌሎች ሥራዎች የነጥብ ደመና[ , , , ]፣ ተዘዋዋሪ[ , ]፣ ወይም ኦክትሪ[ ] ውክልናዎችን መርምረዋል። ሆኖም ግን፣ እነዚህ ሥራዎች በዋናነት በጂኦሜትሪ ማመንጨት ላይ ያተኩራሉ እና ውጫዊ ገጽታን ችላ ይላሉ። እንዲሁም የውጤታቸው ውክልናዎች ከስታንዳርድ ግራፊክስ ሞተሮች ጋር ተኳሃኝ እንዲሆኑ ከድህረ-ሂደት በኋላ መስተካከል አለባቸው። 3D መፍጠር ሞዴሎች 34 35 33 52 29 19 16 66 20 27 40 62 5 68 75 46 43 14 30 ከኛ ሥራ ጋር የሚመሳሰሉ፣ Textured3DGAN[ , ] እና DIBR[ ] ሸካራማ ምሰሶ ያላቸው የ3D ሸካራማ ምሰሶዎችን ያመነጫሉ፤ ነገር ግን የመፍጠር ሂደቱን እንደ አብነት ሸካራማ ምሰሶ መለወጥ አድርገው ይገልጻሉ፤ ይህም ውስብስብ ቶፖሎጂ ወይም የተለያዩ የዘር ቅርጾችን ከማመንጨት ይከለክላቸዋል፤ ይህም የእኛ ዘዴ ማድረግ ይችላል። PolyGen[ ] እና SurfGen[ ] የሸካራማ ምሰሶዎችን በተራ ቶፖሎጂ ማምረት ይችላሉ፣ ነገር ግን ሸካራማ ምሰሶዎችን አያመነጩም። 54 53 11 48 41 በነርቭ የድምጽ መጠን ሬንደርንግ[ ] እና በተዘዋዋሪ ውክልናዎች[ , ] ስኬት ተመስጦ፣ የቅርብ ጊዜ ሥራዎች የ3D-አስተዋይ የምስል ሲንተሲስ ችግርን መፍታት ጀምረዋል[ , , , , , , , , , ]. ሆኖም፣ የነርቭ የድምጽ መጠን ሬንደርንግ ኔትወርኮች በአብዛኛው ለመጠየቅ ቀርፋፋ ናቸው፣ ይህም ረጅም የማሰልጠን ጊዜ[ , ] ያስከትላል፣ እንዲሁም የተወሰነ ጥራት ያላቸውን ምስሎች ያመነጫሉ። GIRAFFE[ ] እና StyleNerf[ ] የነርቭ ሬንደርንግን በዝቅተኛ ጥራት በማድረግ እና ከዚያም ውጤቶቹን በ2D CNN በማሳደግ የማሰልጠን እና የማሳየት ቅልጥፍናን ያሻሽላሉ። ሆኖም ግን፣ የአፈጻጸም መሻሻል የሚመጣው ከዝቅተኛ ባለ-እይታ ወጥነት ጋር ነው። በሁለት ተላላፊዎች[ ] በመጠቀም፣ EG3D ይህንን ችግር በከፊል ሊፈታ ይችላል። ሆኖም ግን፣ ከነርቭ ሬንደርንግ ላይ ከተመሰረቱ ዘዴዎች ሸካራማ ምሰሶ ያለው ገጽ ማውጣት ቀላል ስራ አይደለም። በተቃራኒው፣ GET3D በቀጥታ የሸካራማ ምሰሶ ያላቸውን የ3D ሸካራማ ምሰሶዎችን ያመነጫል፤ ይህም በተለመደው የግራፊክስ ሞተሮች ውስጥ በቀላሉ ጥቅም ላይ ሊውል ይችላል። 3D-አስተዋይ የመፍጠር የምስል ሲንተሲስ 45 43 14 7 57 49 26 25 76 8 51 58 67 7 57 49 25 8 3 ዘዴ አሁን የሸካራማ ምሰሶ ያላቸው የ3D ቅርጾችን ለማመንጨት የ GET3D ማዕቀፍን እናቀርባለን። የመፍጠር ሂደታችን በሁለት ክፍሎች ተከፍሏል፦ የጂኦሜትሪ ቅርንጫፍ፣ ይህም በተራ ቶፖሎጂ ያለው የገጽታ ሸካራማ ምሰሶን በ ልዩነት ያወጣል፣ እና የሸካራማ ምሰሶ ቅርንጫፍ፣ ይህም በገጽታ ነጥቦች ላይ በመጠየቅ ቀለሞችን ለማምረት የሚያስችል የሸካራማ ምሰሶ ሜዳ ያመርታል። የኋለኛው ደግሞ ለሌሎች የገጽታ ባህሪያት፣ ለምሳሌ ቁሳቁሶችን (ክፍል 4.3.1) ለማስተናገድ ሊራዘም ይችላል። በማሰልጠን ጊዜ፣ የ ልዩነት ያለው ሬንደርር የሸካራማ ምሰሶው ከተፈጠረው ሸካራማ ምሰሶ ወደ 2D ከፍተኛ ጥራት ምስሎች ለማሳየት ጥቅም ላይ ይውላል። ሙሉ ሂደቱ የ ልዩነት ያለው ነው፣ ይህም ከ2D ተላላፊ ጋር ከምስሎች (አንድ ነገርን የሚጠቁሙ ጭምብሎች) የ 2D ተላላፊ ግራዲየንቶችን ወደ ሁለቱም ጀነሬተር ቅርንጫፎች በማስተላለፍ የጠላት ስልጠናን ያስችላል። የእኛ ሞዴል በምስል 2 ላይ ይታያል። ተከታዩን ስንቀጥል፣ መጀመሪያ የ3D ጀነሬተራችንን በክፍል 3.1 እናስተዋውቃለን፣ ከዚያም የ ልዩነት ያለውን ሬንደርንግ እና የኪሳራ ተግባራትን በክፍል 3.2 እናቀርባለን። 3.1 የ3D ሸካራማ ምሰሶ ያላቸው ቅርጾች የመፍጠር ሞዴል ከጋውሺያንድ ስርጭት የመጣ ናሙና ∈ N (0*,* ) ወደ ሸካራማ ምሰሶ ከሸካራማ ምሰሶ ጋር የሚያመላክተው የ3D ጀነሬተር = ( ) ለመማር ዓላማ እናደርጋለን። z I M E M, E G z ተመሳሳይ ጂኦሜትሪ የተለያዩ ሸካራማ ምሰሶዎች ሊኖሩት ስለሚችል፣ እና ተመሳሳይ ሸካራማ ምሰሶ በተለያዩ ጂኦሜትሪዎች ላይ ሊተገበር ስለሚችል፣ ሁለት ተራ ናሙናዎችን 1 ∈ R512 እና 2 ∈ R512 እንወስዳለን። StyleGAN[ , , ]ን በመከተል፣ 1 እና 2ን ወደ መካከለኛ ድብቅ ቬክተሮች 1 = geo( 1) እና 2 = tex( 2) ለማምጣት ከግንኙነት ውጪ የሆኑ የመተላለፊያ ኔትወርኮችን geo እና tex እንጠቀማለን፤ ይህም ለ3D ቅርጾች እና ለሸካራማ ምሰሶ ማመንጨት መቆጣጠሪያዎችን ለማምረት ያገለግላል። በክፍል 3.1.1 የጂኦሜትሪ ጀነሬተር እና በክፍል 3.1.2 የሸካራማ ምሰሶ ጀነሬተርን በይፋ እናስተዋውቃለን። z z 34 35 33 z z w f z w f z f f 3.1.1 የጂኦሜትሪ ጀነሬተር የጂኦሜትሪ ጀነሬተራችንን DMTet[ ]፣ በቅርቡ የቀረበ የ ልዩነት ያለው የገጽታ ውክልና፣ ለማካተት ንድፍ አዘጋጅተናል። DMTet ጂኦሜትሪን በተለዋዋጭ የቴትራሄድራል ግሪድ[ , ] ላይ የሚገኝ የ ምልክት ያለው የርቀት መስክ (SDF) አድርጎ ያቀርባል፤ ይህም ገጹ በተራ ማርችንግ ቴትራሄድራ[ ] በ ልዩነት ሊገኝ ይችላል። ግሪዱን በማንቀሳቀስ የእሱን ጥራት የተሻለ መጠቀም ይቻላል። የገጽታ ማውጣትን ለማስተናገድ DMTet በመቀበል፣ በተራ ቶፖሎጂ እና ዘር ያላቸውን ግልጽ ሸካራማ ምሰሶዎችን ማምረት እንችላለን። ተከታዩን ተከታታይ የ DMTet ማጠቃለያ እናቀርባለን፤ ለተጨማሪ ዝርዝሮችም ወደ ኦሪጅናል ወረቀት እንመራዎታለን። 60 22 24 17 የ3D ቦታ ( ) ሙሉውን የ3D ቦታን ያቅርብ፤ ነገር ግን የ ቴትራሄድራል ግሪድ ዎችን vertices ናቸው። እያንዳንዱ ቴትራሄድሮን ∈ በአራት vertices { } ይገለጻል፤ ∈ {1*, . . . , K*}, የጠቅላላ ቴትራሄድሮኖች ብዛት ሲሆን ∈ ∈ R3። ከ3D መጋጠሚያዎቹ በተጨማሪ፣ እያንዳንዱ vertex የ SDF እሴት ∈ R እና የ vertexውን ከዋናው ካኖኒካል መጋጠሚያ ∆ ∈ R3 መለወጥ ይዟል። ይህ ውክልና በ ልዩነት ባለው የማርችንግ ቴትራሄድራ[ ] አማካኝነት ግልጽ የሆነውን ሸካራማ ምሰሶ መልሶ ለማግኘት ያስችላል፤ ይህም በተለዋዋጭ ቦታ ላይ ያለው SDF እሴቶች በ baricentric interpolation ከእነሱ እሴት በ ተለዋዋጭ vertices ′ = + ∆ ላይ ይከናወናል። VT , T VT T Tk T v ak , v bk , v ck , v dk k K v ik VT , v ik v i si v i 60 si v v i v i 1 ∈ R512ን ወደ እያንዳንዱ vertex በኩል የ ልዩነት ያላቸውን 3D ኮንቮልዩሽን እና ሙሉ በሙሉ የተገናኙ ንብርቦችን በመጠቀም የ SDF እሴቶች እና መለዋወጦች እናመላክታለን። በተለይም፣ በመጀመሪያ ከ 1 ጋር የሚመጣጠን የ ባህሪ ድምጽ ለማመንጨት 3D ኮንቮልዩሽን ንብርቦችን እንጠቀማለን። ከዚያም የባህሪውን እያንዳንዱ vertex ∈ በ trilinear interpolation በመጠየቅ እና ወደ MLPs በማስተላለፍ የ SDF እሴት እና የመለወጥ ∆ እናመነጫለን። ከፍተኛ ጥራት ያለው ሞዴሊንግ የሚያስፈልግበት ቦታ (ለምሳሌ፣ ጎማዎች ላይ ቀጭን መዋቅር ያለው ሞተር ብስክሌት) ላይ፣ [ ]ን በመከተል የድምጽ መጠን ክፍፍልን እንጠቀማለን። የኔትወርክ አርክቴክቸር w v i w v i VT si v i 60 ለሁሉም vertices እና ∆ ከተቀበልን በኋላ፣ ግልጽ የሆነውን ሸካራማ ምሰሶ ለማውጣት የ ልዩነት ያለው የማርችንግ ቴትራሄድራ አልጎሪዝም እንጠቀማለን። የማርችንግ ቴትራሄድራ በእያንዳንዱ ቴትራሄድሮን ውስጥ ያለውን የገጽታ ቶፖሎጂ በ ምልክቶች መሠረት ይወስናል። በተለይም፣ የሸካራማ ምሰሶ ፊት የሚወጣው sign( ) /= sign( ) ሲሆን፣ የ ቴትራሄድሮን ጠርዝ ላይ ያሉ vertices ናቸው፣ እና የዚያ ፊት vertices የሚወሰኑት linear interpolation በመጠቀም mi,j = v 0 i sj−v 0 j si sj−si . እያንዳንዱ equation የሚገመተው si 6= sj ሲሆን ብቻ ነው፤ ስለዚህ የ ልዩነት ያለው ነው፤ እና የ የ ልዩነት ያለው የሸካራማ ምሰሶ ማውጣት si v i si si sj i, j m i,j m i,j gradient ወደ SDF እሴቶች si እና መለዋወጦች ∆vi መመለስ ይችላል። በዚህ ውክልና፣ የ ምልክቶች የተለያዩ ትንበያ በማድረግ በተራ ቶፖሎጂ ያላቸውን ቅርጾች በቀላሉ ማመንጨት ይቻላል። si 3.1.2 የሸካራማ ምሰሶ ጀነሬተር ከውጤቱ ሸካራማ ምሰሶ ጋር ተጣጣፊ የሆነ የሸካራማ ምሰሶ ካርድ በቀጥታ ማመንጨት ቀላል አይደለም፤ ምክንያቱም የተፈጠረው ቅርጽ ተራ ዘር እና ቶፖሎጂ ሊኖረው ይችላል። ስለዚህ ሸካራማ ምሰሶውን እንደ የሸካራማ ምሰሶ ሜዳ[ ] እንገልጻለን። 50 በተለይም፣ የሸካራማ ምሰሶ ሜዳውን በ ተግባር እንፈጥራለን፤ ይህም የገጽታ ነጥብ ∈ R3 የ3D ቦታን፣ ከ 2 ጋር ተስማምቶ፣ የ RGB ቀለም ∈ R3ን በዚያ ቦታ ላይ ያመነጫል። የሸካራማ ምሰሶ ሜዳው ከጂኦሜትሪ ጋር ተስማምቶ ስለሚሄድ፣ ይህን ግንኙነት ከጂኦሜትሪ ድብቅ ኮድ 1 ጋር እናሟላለን፤ ስለዚህም = ( *,* 1 ⊕ 2) ይሆናል፤ ⊕ ማገናኘትን ይወክላል። ft p w c w c ft p w w የሸካራማ ምሰሶ ሜዳውን በ tri-plane ውክልና እንፈጥራለን፤ ይህም የ3D ነገሮችን[ ] በማስተናገድ እና የ3D-አስተዋይ ምስሎችን[ ] በማመንጨት ቅልጥፍና ያለው እና ገላጭ ነው። በተለይም፣ [ , ]ን እንከተላለን እና ከግንኙነት ጋር የሚስማማ 2D ኮንቮልዩሽን ኔትወርክን በመጠቀም የድብቅ ኮድ 1 ⊕ 2ን ወደ ሶስት መጥረቢያ-የተመዘገቡ ኦርቶጎናል ባህሪ ሜዳዎች በ × × ( × 3) መጠን እናመነጫለን፤ የ የኔትወርክ አርክቴክቸር 55 8 8 35 w w N N C
