| Item type |
Journal(1) |
| 公開日 |
2023-05-15 |
| タイトル |
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タイトル |
Text2ColoredMesh：テキスト入力によるトポロジ変化に柔軟な3Dメッシュモデルの生成 |
| タイトル |
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言語 |
en |
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タイトル |
Text2ColoredMesh: Neural Generation for 3D Mesh Models with Flexible Topology from Text Inputs |
| 言語 |
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言語 |
jpn |
| キーワード |
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主題Scheme |
Other |
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主題 |
[一般論文] 深層学習，メッシュ，モデリング，テキスト入力 |
| 資源タイプ |
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資源タイプ識別子 |
http://purl.org/coar/resource_type/c_6501 |
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資源タイプ |
journal article |
| ID登録 |
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ID登録 |
10.20729/00225832 |
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ID登録タイプ |
JaLC |
| 著者所属 |
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九州大学 |
| 著者所属 |
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九州大学 |
| 著者所属 |
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九州大学 |
| 著者所属(英) |
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en |
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Kyushu University |
| 著者所属(英) |
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en |
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Kyushu University |
| 著者所属(英) |
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en |
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Kyushu University |
| 著者名 |
山下, 祐貴
森本, 有紀
秋田, 健太
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| 著者名(英) |
Yuki, Yamashita
Yuki, Morimoto
Kenta, Akita
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| 論文抄録 |
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内容記述タイプ |
Other |
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内容記述 |
本研究では，深層学習により入力テキストの内容に対応した色付きメッシュモデルを生成する手法を提案する．これまでに深層学習を用いて様々な表現形式の3次元モデルを生成する手法が広く提案されている．その中でも，入力した画像に対応する3次元モデルを生成する3次元再構成手法が多く提案されている．しかしこのような手法では，ユーザが作成したい形状や色などの3次元モデルを得るために，その特徴に対応する画像を用意する必要があり，手間がかかる．本研究では，テキストによる自由形式の説明文を入力とすることでそのような手間を軽減する．3次元モデルの大規模データセットを用いた定量的・定性的な評価を行い，提案手法がテキスト入力による柔軟な色付きメッシュモデルの生成において有効であることを示した． |
| 論文抄録(英) |
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内容記述タイプ |
Other |
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内容記述 |
We propose generating a 3D mesh model with face colors according to input texts by deep learning. Many works have been widely published to generate 3D models in various representation formats based on deep learning. Especially modeling from 2D input images is popular. However, those methods require suitable input images whose features, such as colors and geometries, correspond to a 3D model that the user expects. Moreover, it takes time and effort. In our method, we apply text input to reduce such effort. Also, we conducted quantitative and qualitative evaluations using large data sets of 3D models to show the validity of our method for generating colored mesh models by flexible text inputs. |
| 書誌レコードID |
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収録物識別子タイプ |
NCID |
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収録物識別子 |
AN00116647 |
| 書誌情報 |
情報処理学会論文誌
巻 64,
号 5,
p. 1065-1073,
発行日 2023-05-15
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| ISSN |
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収録物識別子タイプ |
ISSN |
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収録物識別子 |
1882-7764 |
| 公開者 |
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言語 |
ja |
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出版者 |
情報処理学会 |
IPSJ-JNL6405013.pdf (2.2 MB)
