[논문리뷰] VertexRegen: Mesh Generation with Continuous Level of Detail

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저자: Xiang Zhang, Yawar Siddiqui, Armen Avetisyan, Chris Xie, Jakob Engel, Henry Howard-Jenkins

핵심 연구 목표

기존 자동회귀 메쉬 생성 모델들이 부분-완료 방식으로 동작하여, 유효한 메쉬를 얻기 위해 전체 시퀀스를 생성해야만 하고 중간 단계에서는 불완전한 구조를 생성하는 문제를 해결하고자 합니다. 본 논문은 메쉬 생성 과정에서 연속적인 수준의 디테일(LOD)을 제공하며, 어느 단계에서든 생성을 중단해도 유효한 메쉬를 얻을 수 있는 'Anytime Generation' 프레임워크를 제안하는 것을 목표로 합니다.

핵심 방법론

메쉬 생성을 Hoppe의 프로그레시브 메쉬 개념에서 영감을 받아 에지 붕괴(edge collapse)의 역과정인 정점 분할(vertex split) 작업의 학습으로 재구성합니다. 모델은 먼저 **초기 coarsest 메쉬(M₀)**를 생성한 다음, **변환기(Transformer)**를 사용하여 정점 분할 레코드를 순차적으로 생성함으로써 디테일을 점진적으로 추가합니다. 정점 분할 시퀀스는 **반쪽 에지 데이터 구조(half-edge data structure)**를 통해 토큰화되어 효율성을 높였으며, 생성된 정점 분할의 기하학적 유효성을 보장하기 위해 **가이드 디코딩(guided decoding)**을 적용합니다.

주요 결과

VertexRegen은 정량적 평가에서 MeshXL, MeshAnything V2, EdgeRunner와 같은 최신 방법론들과 비교하여 유사한 품질을 달성합니다 (COV 51.03%, MMD 8.29, 1-NNA 50.22%, JSD 2.89). 특히, 초기 생성 단계(낮은 면수)에서 COV, MMD, 1-NNA 지표가 경쟁 모델보다 유의미하게 우수하여, 적은 디테일로도 안정적인 메쉬 구조를 제공함을 입증했습니다. 또한, 토큰화 효율성이 높고 (압축률 0.73), 가이드 디코딩을 통해 더 긴 유효 시퀀스 생성이 가능함을 보여줍니다.

AI 실무자를 위한 시사점

본 연구는 3D 메쉬 생성에서 연속적인 LOD 제어와 **'Anytime Generation'**이라는 독특한 장점을 제공하여, 실시간 애플리케이션, 게임 개발, 대화형 3D 콘텐츠 제작 등에서 동적인 LOD 조절이 필수적인 환경에 큰 이점을 제공합니다. 부분-완료 방식의 기존 모델과 달리 coarse-to-fine 방식으로 유효한 중간 결과를 항상 보장하므로, 효율적인 3D 에셋 파이프라인 구축에 기여할 수 있습니다.

⚠️ 알림: 이 리뷰는 AI로 작성되었습니다.