論文の概要: RenderDiffusion: Image Diffusion for 3D Reconstruction, Inpainting and Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.09869v3
• Date: Tue, 6 Feb 2024 21:12:24 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-08 20:59:07.368278
• Title: RenderDiffusion: Image Diffusion for 3D Reconstruction, Inpainting and Generation
• Title（参考訳）: RenderDiffusion:3次元再構成・塗装・生成のための画像拡散
• Authors: Titas Anciukevicius, Zexiang Xu, Matthew Fisher, Paul Henderson, Hakan Bilen, Niloy J. Mitra, Paul Guerrero
• Abstract要約: 単分子2次元観察のみを用いて学習した3次元生成と推論のための最初の拡散モデルであるRenderDiffusionを提案する。 FFHQ,AFHQ,ShapeNet,CLEVRのデータセット上でRenderDiffusionを評価し,3Dシーンの生成と2D画像からの3Dシーンの推測の競合性能を示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 68.89456892463538
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Diffusion models currently achieve state-of-the-art performance for both conditional and unconditional image generation. However, so far, image diffusion models do not support tasks required for 3D understanding, such as view-consistent 3D generation or single-view object reconstruction. In this paper, we present RenderDiffusion, the first diffusion model for 3D generation and inference, trained using only monocular 2D supervision. Central to our method is a novel image denoising architecture that generates and renders an intermediate three-dimensional representation of a scene in each denoising step. This enforces a strong inductive structure within the diffusion process, providing a 3D consistent representation while only requiring 2D supervision. The resulting 3D representation can be rendered from any view. We evaluate RenderDiffusion on FFHQ, AFHQ, ShapeNet and CLEVR datasets, showing competitive performance for generation of 3D scenes and inference of 3D scenes from 2D images. Additionally, our diffusion-based approach allows us to use 2D inpainting to edit 3D scenes.
• Abstract（参考訳）: 拡散モデルは現在、条件付きおよび無条件画像生成の両方において最先端の性能を達成している。 しかし、これまでの画像拡散モデルは、ビュー一貫性のある3D生成やシングルビューオブジェクト再構成のような3D理解に必要なタスクをサポートしていない。 本稿では,単分子2次元監視のみを用いてトレーニングした3次元生成と推論のための最初の拡散モデルであるRenderDiffusionを提案する。 提案手法の中心となるのは,シーンの中間的な3次元表現を生成・描画する新しい画像復調アーキテクチャである。 これは拡散過程の中で強い誘導構造を強制し、2次元の監督しか必要とせず、3次元の一貫した表現を提供する。 得られた3d表現は、任意のビューからレンダリングできる。 FFHQ,AFHQ,ShapeNet,CLEVRのデータセット上でRenderDiffusionを評価し,3Dシーンの生成と2D画像からの3Dシーンの推測の競合性能を示した。 さらに、拡散ベースのアプローチでは、2dインペインティングを使って3dシーンを編集できます。

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