We propose the Medial Skeletal Diagram, a novel skeletal representation that tackles the prevailing issues around compactness and reconstruction accuracy in existing skeletal representations. Our approach augments the continuous elements in the medial axis representation to effectively shift the complexity away from discrete elements. To that end, we introduce generalized enveloping primitives, an enhancement of the standard primitives in medial axis, which ensures efficient coverage of intricate local features of the input shape and substantially reduces the number of discrete elements required. Moreover, we present a computational framework that constructs a medial skeletal diagram from an arbitrary closed manifold mesh. Our optimization pipeline ensures that the resulting medial skeletal diagram comprehensively covers the input shape with the fewest primitives. Additionally, each optimized primitive undergoes a post-refinement process to guarantee an accurate match with the source mesh in both geometry and tessellation. We validate our approach on a comprehensive benchmark of 100 shapes, demonstrating its compactness of the discrete elements and superior reconstruction accuracy across a variety of cases. Furthermore, we exemplify the versatility of our representation in downstream applications such as shape optimization, shape generation, mesh decomposition, mesh alignment, mesh compression, and user-interactive design.


翻译:暂无翻译

0
下载
关闭预览

相关内容

FlowQA: Grasping Flow in History for Conversational Machine Comprehension
专知会员服务
34+阅读 · 2019年10月18日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
60+阅读 · 2019年10月17日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
43+阅读 · 2019年1月3日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
国家自然科学基金
13+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
VIP会员
相关资讯
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
43+阅读 · 2019年1月3日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
相关基金
国家自然科学基金
13+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员