論文の概要: 3DDesigner: Towards Photorealistic 3D Object Generation and Editing with Text-guided Diffusion Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.14108v3
• Date: Thu, 12 Oct 2023 08:05:18 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-15 15:27:00.033633
• Title: 3DDesigner: Towards Photorealistic 3D Object Generation and Editing with Text-guided Diffusion Models
• Title（参考訳）: 3DDesigner:テキスト誘導拡散モデルによる光リアルな3Dオブジェクト生成と編集を目指して
• Authors: Gang Li, Heliang Zheng, Chaoyue Wang, Chang Li, Changwen Zheng, Dacheng Tao
• Abstract要約: テキスト誘導拡散モデルを用いて3次元連続生成を実現する。 本研究では3次元局所編集について検討し,2段階の解法を提案する。 モデルを拡張してワンショットのノベルビュー合成を行う。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 71.25937799010407
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Text-guided diffusion models have shown superior performance in image/video generation and editing. While few explorations have been performed in 3D scenarios. In this paper, we discuss three fundamental and interesting problems on this topic. First, we equip text-guided diffusion models to achieve 3D-consistent generation. Specifically, we integrate a NeRF-like neural field to generate low-resolution coarse results for a given camera view. Such results can provide 3D priors as condition information for the following diffusion process. During denoising diffusion, we further enhance the 3D consistency by modeling cross-view correspondences with a novel two-stream (corresponding to two different views) asynchronous diffusion process. Second, we study 3D local editing and propose a two-step solution that can generate 360-degree manipulated results by editing an object from a single view. Step 1, we propose to perform 2D local editing by blending the predicted noises. Step 2, we conduct a noise-to-text inversion process that maps 2D blended noises into the view-independent text embedding space. Once the corresponding text embedding is obtained, 360-degree images can be generated. Last but not least, we extend our model to perform one-shot novel view synthesis by fine-tuning on a single image, firstly showing the potential of leveraging text guidance for novel view synthesis. Extensive experiments and various applications show the prowess of our 3DDesigner. The project page is available at https://3ddesigner-diffusion.github.io/.
• Abstract（参考訳）: テキスト誘導拡散モデルは画像/ビデオ生成と編集において優れた性能を示している。 3Dシナリオでの探索はほとんど行われていない。 本稿では,本トピックに関する3つの基本的,興味深い問題について論じる。 まず,テキスト誘導拡散モデルを用いて3次元連続生成を実現する。 具体的には、NeRFのようなニューラルフィールドを統合して、所定のカメラビューに対して低解像度の粗い結果を生成する。 このような結果は、以下の拡散過程の条件情報として3D先行情報を提供できる。 2つの異なる視点に対応する新しい2ストリームの非同期拡散プロセスを用いて、クロスビュー対応をモデル化することにより、3次元の一貫性をさらに向上する。 第2に,3次元ローカル編集について検討し,一つのビューからオブジェクトを編集することで,360度操作された結果を生成する2段階のソリューションを提案する。 ステップ1では,予測ノイズをブレンドして2次元局所編集を行う。 ステップ2では、2Dブレンドしたノイズをビュー非依存のテキスト埋め込み空間にマッピングする。 対応するテキスト埋め込みが得られれば、360度画像を生成することができる。 最後に,本モデルを拡張して,単一画像の微調整によるワンショット新規ビュー合成を行い,まず,新規ビュー合成にテキストガイダンスを活用する可能性を示す。 大規模な実験と様々な応用が、我々の3Dデザイナの長所を示しています。 プロジェクトページはhttps://3ddesigner-diffusion.github.io/で入手できる。

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