[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.