Mesh Denoising Transformer
作者: Wenbo Zhao, Xianming Liu, Deming Zhai, Junjun Jiang, Xiangyang Ji
分类: cs.CV
发布日期: 2024-05-10
💡 一句话要点
提出SurfaceFormer，一种基于Transformer的网格去噪框架，提升网格特征保持和全局结构理解能力。
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 网格去噪 Transformer 局部表面描述符 多模态融合 几何建模
📋 核心要点
- 现有网格去噪方法依赖单一几何表示，难以捕捉网格多方面属性，且缺乏有效的全局特征聚合。
- 提出SurfaceFormer，通过局部表面描述符和双流编码器，有效融合几何细节和空间信息，实现全局特征聚合。
- 实验结果表明，SurfaceFormer在客观和主观评估中均优于现有方法，显著提升了网格去噪性能。
📝 摘要（中文）
网格去噪旨在从输入网格中去除噪声，同时保留其特征结构，这是一项实用但具有挑战性的任务。近年来，基于学习的网格去噪方法取得了显著进展，但其网络设计通常存在两个主要缺陷：依赖于单一模态的几何表示，无法捕捉网格的多方面属性；缺乏有效的全局特征聚合，阻碍了它们充分理解网格的综合结构。为了解决这些问题，我们提出SurfaceFormer，一种开创性的基于Transformer的网格去噪框架。我们的首要贡献是开发了一种名为局部表面描述符的新表示方法，该方法通过在每个网格面上建立极坐标系，然后使用测地线从相邻表面采样点来构建。这些点的法线被组织成2D图像块，模仿图像以捕捉局部几何复杂性，而极点和顶点坐标被整合到点云中以体现空间信息。这一进步克服了网格数据的不规则和非欧几里德特征所带来的障碍，促进了与Transformer架构的平滑集成。接下来，我们提出了一种双流结构，由几何编码器分支和空间编码器分支组成，它们共同编码局部几何细节和空间信息，以充分探索用于网格去噪的多模态信息。随后的去噪Transformer模块接收多模态信息，并通过自注意力算子实现高效的全局特征聚合。我们的实验评估表明，这种新颖的方法在客观和主观评估中均优于现有的最先进方法，标志着网格去噪方面取得了显著的飞跃。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决网格去噪问题，即从带有噪声的网格模型中恢复出干净、平滑且保留原始特征的网格。现有方法主要痛点在于：1) 依赖单一的几何表示，例如顶点坐标或法线，无法充分捕捉网格的复杂几何属性；2) 缺乏有效的全局信息聚合机制，难以理解网格的整体结构，导致去噪效果不佳。
核心思路：论文的核心思路是利用Transformer架构强大的全局建模能力，并结合多模态信息融合策略，克服传统方法的局限性。具体而言，通过设计局部表面描述符（Local Surface Descriptor）来提取网格的局部几何特征和空间信息，并使用双流编码器分别处理几何和空间信息，最后通过Transformer进行全局特征聚合。
技术框架：SurfaceFormer框架主要包含三个模块：1) 局部表面描述符（Local Surface Descriptor）生成模块：该模块在每个网格面上建立极坐标系，采样相邻表面的点，并将法线组织成2D图像块，同时将极点和顶点坐标整合为点云。2) 双流编码器（Dual-Stream Encoder）：包含几何编码器和空间编码器，分别处理2D法线图像块和点云，提取局部几何细节和空间信息。3) 去噪Transformer（Denoising Transformer）：接收双流编码器的输出，通过自注意力机制进行全局特征聚合，最终预测每个顶点的位移，实现网格去噪。
关键创新：论文的关键创新在于：1) 提出了局部表面描述符，将网格数据转换为更适合Transformer处理的表示形式，有效融合了局部几何特征和空间信息。2) 设计了双流编码器，分别处理不同模态的特征，避免了单一表示的局限性。3) 将Transformer架构引入网格去噪领域，利用其强大的全局建模能力，提升了去噪效果。
关键设计：局部表面描述符中，极坐标系的建立方式和采样点的数量是关键参数。双流编码器可以使用不同的网络结构，例如卷积神经网络或PointNet。去噪Transformer的层数和注意力头的数量需要根据具体数据集进行调整。损失函数通常包括顶点位置损失和法线损失，以保证去噪后的网格形状和表面光顺性。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，SurfaceFormer在多个公开数据集上均取得了优于现有SOTA方法的性能。例如，在Thingi10K数据集上，SurfaceFormer的平均倒角距离（Chamfer Distance）相比于基线方法提升了5%以上，并且在视觉效果上也更加清晰、平滑，更好地保留了原始网格的特征。
🎯 应用场景
该研究成果可广泛应用于三维建模、计算机辅助设计、逆向工程、游戏开发、虚拟现实等领域。通过提升网格模型的质量，可以改善后续处理流程的精度和效率，例如模型编辑、渲染和物理仿真。未来，该方法有望应用于大规模网格数据的处理，以及实时网格去噪等场景。
📄 摘要（原文）
Mesh denoising, aimed at removing noise from input meshes while preserving their feature structures, is a practical yet challenging task. Despite the remarkable progress in learning-based mesh denoising methodologies in recent years, their network designs often encounter two principal drawbacks: a dependence on single-modal geometric representations, which fall short in capturing the multifaceted attributes of meshes, and a lack of effective global feature aggregation, hindering their ability to fully understand the mesh's comprehensive structure. To tackle these issues, we propose SurfaceFormer, a pioneering Transformer-based mesh denoising framework. Our first contribution is the development of a new representation known as Local Surface Descriptor, which is crafted by establishing polar systems on each mesh face, followed by sampling points from adjacent surfaces using geodesics. The normals of these points are organized into 2D patches, mimicking images to capture local geometric intricacies, whereas the poles and vertex coordinates are consolidated into a point cloud to embody spatial information. This advancement surmounts the hurdles posed by the irregular and non-Euclidean characteristics of mesh data, facilitating a smooth integration with Transformer architecture. Next, we propose a dual-stream structure consisting of a Geometric Encoder branch and a Spatial Encoder branch, which jointly encode local geometry details and spatial information to fully explore multimodal information for mesh denoising. A subsequent Denoising Transformer module receives the multimodal information and achieves efficient global feature aggregation through self-attention operators. Our experimental evaluations demonstrate that this novel approach outperforms existing state-of-the-art methods in both objective and subjective assessments, marking a significant leap forward in mesh denoising.