論文の概要: Diffusion-SDF: Text-to-Shape via Voxelized Diffusion

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.03293v1
• Date: Tue, 6 Dec 2022 19:46:47 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-08 14:55:53.071648
• Title: Diffusion-SDF: Text-to-Shape via Voxelized Diffusion
• Title（参考訳）: Diffusion-SDF:Voxelized Diffusionによるテキスト・ツー・シェイプ
• Authors: Muheng Li, Yueqi Duan, Jie Zhou, Jiwen Lu
• Abstract要約: 本研究では,テキスト・ツー・シェイプ合成の課題に対して,Diffusion-SDFと呼ばれる新しい3次元モデリングフレームワークを提案する。 本研究では,Diffusion-SDFが与えられたテキスト記述によく適合する高品質な3次元形状と高度に多様化した3次元形状の両方を生成可能であることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 90.85011923436593
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: With the rising industrial attention to 3D virtual modeling technology, generating novel 3D content based on specified conditions (e.g. text) has become a hot issue. In this paper, we propose a new generative 3D modeling framework called Diffusion-SDF for the challenging task of text-to-shape synthesis. Previous approaches lack flexibility in both 3D data representation and shape generation, thereby failing to generate highly diversified 3D shapes conforming to the given text descriptions. To address this, we propose a SDF autoencoder together with the Voxelized Diffusion model to learn and generate representations for voxelized signed distance fields (SDFs) of 3D shapes. Specifically, we design a novel UinU-Net architecture that implants a local-focused inner network inside the standard U-Net architecture, which enables better reconstruction of patch-independent SDF representations. We extend our approach to further text-to-shape tasks including text-conditioned shape completion and manipulation. Experimental results show that Diffusion-SDF is capable of generating both high-quality and highly diversified 3D shapes that conform well to the given text descriptions. Diffusion-SDF has demonstrated its superiority compared to previous state-of-the-art text-to-shape approaches.
• Abstract（参考訳）: 3d仮想モデリング技術への産業的注目が高まり、特定の条件(テキストなど)に基づいた新たな3dコンテンツの生成がホットな問題となっている。 本稿では,テキスト・ツー・シェイプ合成の課題に対して,Diffusion-SDFと呼ばれる新しい3次元モデリングフレームワークを提案する。 従来のアプローチでは、3Dデータ表現と形状生成の両方に柔軟性が欠けており、与えられたテキスト記述に応じて高度に多様化された3D形状を生成することができない。 これを解決するために,Voxelized DiffusionモデルとともにSDFオートエンコーダを提案し,3次元形状のvoxelized signed distance field (SDF) の表現を学習・生成する。 具体的には,標準的なU-Netアーキテクチャ内にローカルなネットワークを組み込む新しいUinU-Netアーキテクチャを設計し,パッチ非依存のSDF表現を再構築する。 我々はこのアプローチを,テキストコンディショニングによる形状の補完や操作を含む,さらにテキストから形状へのタスクに拡張する。 実験の結果, 拡散sdfは, テキスト記述によく適合する高品質かつ高度に多様化した3次元形状を生成できることがわかった。 拡散SDFは従来の最先端のテキスト・ツー・シェイプ・アプローチと比較して優位性を示している。

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