메시(Meshes) 상의 삼각분할 불가지론적(Triangulation-Agnostic) Flow Matching을 위한 Matérn 노이즈

요약

본 논문은 삼각형 메시 상에서 삼각분할 방식에 구애받지 않고 신호를 생성할 수 있는 Triangulation-Agnostic Flow Matching(FM) 기법을 제안합니다. Matérn 프로세스를 활용한 특정 가우시안 랜덤 필드 노이즈를 통해 메시의 구조적 변화에도 일관된 성능을 유지하며, PoissonNet을 디노이저로 사용하여 고품질의 신호 생성을 구현합니다.

핵심 포인트

• 삼각분할 방식에 관계없이 학습된 모델을 다양한 메시 구조에 적용할 수 있는 불가지론적(Agnostic) 접근법 제안
• Matérn 프로세스의 이산화를 통해 삼각분할 불가지론적 특성을 가진 효율적인 노이즈 분포 공식화
• PoissonNet을 디노이저로 활용하여 그래디언트 도메인에서의 메시 신호 학습 최적화
• 휴머노이드 포즈 생성 및 탄성 휴지 상태 샘플링 등 복잡한 작업에서 기존 SOTA 기술을 능가하는 성능 입증
• 100만 개 이상의 대규모 삼각형 메시에서도 매우 사실적인 결과 생성 가능