華中科技大学、ミュンヘン工科大学らからなる研究チームは12月22日（月）、3Dメッシュ生成AI技術「MeshRipple」を発表した。名称の由来は、生成の最前線（Frontier）から外側に向かってメッシュを拡張していくというアプローチから。この手法により、常に整合性の取れた表面を維持しながら、隙間のない高品質な3D形状を生成できるという。ソースコードや関連資料はGitHubで公開される予定。
既存の自己回帰型（Autoregressive）3D生成AIモデルは、長いシーケンスを処理する際のメモリ制限に対処するため、データを断片化して学習・推論を行う必要があり、その結果として生成された3Dモデルに「穴」が開いたり、パーツが分離してしまったりするなど、全体的な整合性が損なわれる問題が発生する。
「MeshRipple」はこの課題を解決するために開発され、「水面の波紋（Ripple）」のように、外側に向かってメッシュを拡張することで、整合性と品質を両立した3Dメッシュ生成を可能にしたという。
コアテクノロジーとして、トポロジーを考慮した「Breadth-First Search（BFS、幅優先探索）」によるトークン化を採用。3D形状の構造的な順序と生成プロセスを一致させ、自然な形状の拡張を実現する。また、「Sparse-Attention（スパース注意機構）」を用いたグローバルメモリを導入し、巨大で複雑なメッシュであっても、全体的な形状の整合性を保ちながら生成する。
※ Sparse-Attention：遠く離れたデータ同士の関連性を効率的に処理する仕組みで、理論上は無限に近い範囲の情報を参照できる
■MeshRipple: Structured Autoregressive Generation of Artist-Meshes（プロジェクトページ、英語）
https://maymhappy.github.io/MeshRipple/
■MeshRipple: Structured Autoregressive Generation of Artist-Meshes（GitHub）
https://github.com/MayMhappy/MeshRipple
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