FastMesh：コンポーネント分離による効率的なアーティスティックメッシュ生成

FastMesh:Efficient Artistic Mesh Generation via Component Decoupling

August 26, 2025

著者: Jeonghwan Kim, Yushi Lan, Armando Fortes, Yongwei Chen, Xingang Pan

cs.AI

要旨

最近のメッシュ生成アプローチでは、通常、三角形メッシュをトークン列にトークン化し、これらのトークンを逐次的に生成するために自己回帰モデルを訓練します。大きな進展があるにもかかわらず、このようなトークン列は、多様体メッシュを完全に表現するために頂点を複数回再利用せざるを得ません。なぜなら、各頂点は複数の面によって共有されているからです。この冗長性は、過度に長いトークン列と非効率な生成プロセスを引き起こします。本論文では、頂点と面を別々に扱うことで冗長性を大幅に削減し、効率的に芸術的メッシュを生成するフレームワークを提案します。頂点生成には自己回帰モデルのみを使用し、トークン数を既存の最もコンパクトなトークナイザーに必要なものの約23％に削減します。次に、双方向トランスフォーマーを活用して、頂点間の関係を捉え、メッシュの面を定義する隣接行列を構築することで、メッシュを一括で完成させます。生成品質をさらに向上させるために、頂点配置をより自然な配置に洗練するフィデリティエンハンサーを導入し、望ましくないエッジ接続を除去する後処理フレームワークを提案します。実験結果は、我々の手法が最先端のアプローチと比較してメッシュ生成速度を8倍以上高速化し、より高いメッシュ品質を実現することを示しています。

English

Recent mesh generation approaches typically tokenize triangle meshes into sequences of tokens and train autoregressive models to generate these tokens sequentially. Despite substantial progress, such token sequences inevitably reuse vertices multiple times to fully represent manifold meshes, as each vertex is shared by multiple faces. This redundancy leads to excessively long token sequences and inefficient generation processes. In this paper, we propose an efficient framework that generates artistic meshes by treating vertices and faces separately, significantly reducing redundancy. We employ an autoregressive model solely for vertex generation, decreasing the token count to approximately 23\% of that required by the most compact existing tokenizer. Next, we leverage a bidirectional transformer to complete the mesh in a single step by capturing inter-vertex relationships and constructing the adjacency matrix that defines the mesh faces. To further improve the generation quality, we introduce a fidelity enhancer to refine vertex positioning into more natural arrangements and propose a post-processing framework to remove undesirable edge connections. Experimental results show that our method achieves more than 8times faster speed on mesh generation compared to state-of-the-art approaches, while producing higher mesh quality.