Efficient Learning Representation for Vector Field Generation Based on Divergence-Constrained Moving Least Squares

발산제약 이동최소자승법 기반 벡터장을 생성하기 위한 효율적인 학습 표현

  • Jiwon Jang (College of Software and Convergence (Dept. of Design Technology), Inha University) ;
  • Subin Lee (School of Software Application, Kangnam University) ;
  • Jong-Hyun Kim (College of Software and Convergence (Dept. of Design Technology), Inha University)
  • 장지원 (인하대학교 소프트웨어융합대학 디자인테크놀로지학과) ;
  • 이수빈 (강남대학교 소프트웨어응용학부) ;
  • 김종현 (인하대학교 소프트웨어융합대학 디자인테크놀로지학과)
  • Published : 2024.01.17

Abstract

본 논문에서는 다항식 보간법의 일종인 이동최소자승법(Moving least squares, MLS)을 네트워크로 학습하여, Divergence-constrained MLS 벡터장을 효율적으로 표현하는 방법을 제안한다. 벡터장을 구성하기 위해 MLS는 스칼라가 아닌 벡터 보간을 해야 하므로 행렬과 벡터의 크기가 더 커지며, 이는 계산량이 커짐을 나타낸다. 고차 보간(High-order interpolation)이 가능한 특징은 장점이 되지만, 계산량이 매우 크기 때문에 시뮬레이션에는 활용이 어렵다. Divergence-constrained MLS를 유체 시뮬레이션에 적용한 경우가 있지만, 실제로 슈퍼컴퓨터(Supercomputer)를 해야 장면 제작이 가능하므로 효용성이 떨어진다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 네트워크 학습을 통한 Divergence-constrained MLS 벡터장을 표현할 수 있는 결과를 보여준다.

Keywords

References

  1. Zhu, Yuanchen, and Steven J. Gortler. "3D deformation using moving least squares." (2007).
  2. Feldman, Bryan E., James F. O'brien, and Bryan M. Klingner. "Animating gases with hybrid meshes." ACM Transactions on Graphics (TOG) 24, no. 3 (2005): 904-909.
  3. Hong, Jeong-Mo, Jong-Chul Yoon, and Chang-Hun Kim. "Divergence-constrained moving least squares for fluid simulation." Computer Animation and Virtual Worlds 19, no. 3-4 (2008): 469-477.
  4. Dong, Chao, Chen Change Loy, Kaiming He, and Xiaoou Tang. "Image super-resolution using deep convolutional networks." IEEE transactions on pattern analysis and machine intelligence 38, no. 2 (2015): 295-307. no. 2 (2015): 295-307.