論文の概要: Let 2D Diffusion Model Know 3D-Consistency for Robust Text-to-3D Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.07937v4
• Date: Tue, 6 Feb 2024 06:49:43 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-07 21:16:55.829933
• Title: Let 2D Diffusion Model Know 3D-Consistency for Robust Text-to-3D Generation
• Title（参考訳）: 2次元拡散モデルにロバストテキスト-3次元生成のための3次元一貫性を知らせる
• Authors: Junyoung Seo, Wooseok Jang, Min-Seop Kwak, Hyeonsu Kim, Jaehoon Ko, Junho Kim, Jin-Hwa Kim, Jiyoung Lee, Seungryong Kim
• Abstract要約: 3DFuseは、事前訓練された2D拡散モデルに3D認識を組み込む新しいフレームワークである。 本研究では,2次元拡散モデルを用いて,粗い3次元構造内の誤差や空間の分散を学習し,ロバストな生成を可能にするトレーニング戦略を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 39.50894560861625
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Text-to-3D generation has shown rapid progress in recent days with the advent of score distillation, a methodology of using pretrained text-to-2D diffusion models to optimize neural radiance field (NeRF) in the zero-shot setting. However, the lack of 3D awareness in the 2D diffusion models destabilizes score distillation-based methods from reconstructing a plausible 3D scene. To address this issue, we propose 3DFuse, a novel framework that incorporates 3D awareness into pretrained 2D diffusion models, enhancing the robustness and 3D consistency of score distillation-based methods. We realize this by first constructing a coarse 3D structure of a given text prompt and then utilizing projected, view-specific depth map as a condition for the diffusion model. Additionally, we introduce a training strategy that enables the 2D diffusion model learns to handle the errors and sparsity within the coarse 3D structure for robust generation, as well as a method for ensuring semantic consistency throughout all viewpoints of the scene. Our framework surpasses the limitations of prior arts, and has significant implications for 3D consistent generation of 2D diffusion models.
• Abstract（参考訳）: テキスト対3d生成は、前訓練されたテキスト対2d拡散モデルを用いてゼロショット設定で神経放射場(nerf)を最適化する手法であるスコア蒸留の出現により、近年急速に進歩している。 しかし, 2次元拡散モデルにおける3次元認識の欠如は, スコア蒸留法による3次元シーンの再構成を不安定にする。 そこで本研究では,事前学習した2次元拡散モデルに3次元認識を組み込んだ新しいフレームワークである3dfuseを提案する。 まず,与えられたテキストプロンプトの粗い3次元構造を構築し,拡散モデルの条件として投影された視点特異的深度マップを用いた。 さらに,ロバストな生成のための粗い3次元構造内の誤差や空間性を扱う2次元拡散モデルの学習を可能にするトレーニング戦略と,シーンのすべての視点において意味的一貫性を確保する手法を導入する。 我々の枠組みは, 先行技術の限界を超え, 2次元拡散モデルの3次元整合生成に大きな影響を与える。

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