論文の概要: Vox-E: Text-guided Voxel Editing of 3D Objects

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.12048v2
• Date: Mon, 21 Aug 2023 13:45:55 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-23 00:34:07.024363
• Title: Vox-E: Text-guided Voxel Editing of 3D Objects
• Title（参考訳）: Vox-E:3DオブジェクトのテキストガイドによるVoxel編集
• Authors: Etai Sella, Gal Fiebelman, Peter Hedman, Hadar Averbuch-Elor
• Abstract要約: 大規模テキスト誘導拡散モデルが注目されているのは、多様な画像を合成できるためである。 本稿では,既存の3次元オブジェクトの編集に潜時拡散モデルのパワーを利用する手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.88446525549421
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Large scale text-guided diffusion models have garnered significant attention due to their ability to synthesize diverse images that convey complex visual concepts. This generative power has more recently been leveraged to perform text-to-3D synthesis. In this work, we present a technique that harnesses the power of latent diffusion models for editing existing 3D objects. Our method takes oriented 2D images of a 3D object as input and learns a grid-based volumetric representation of it. To guide the volumetric representation to conform to a target text prompt, we follow unconditional text-to-3D methods and optimize a Score Distillation Sampling (SDS) loss. However, we observe that combining this diffusion-guided loss with an image-based regularization loss that encourages the representation not to deviate too strongly from the input object is challenging, as it requires achieving two conflicting goals while viewing only structure-and-appearance coupled 2D projections. Thus, we introduce a novel volumetric regularization loss that operates directly in 3D space, utilizing the explicit nature of our 3D representation to enforce correlation between the global structure of the original and edited object. Furthermore, we present a technique that optimizes cross-attention volumetric grids to refine the spatial extent of the edits. Extensive experiments and comparisons demonstrate the effectiveness of our approach in creating a myriad of edits which cannot be achieved by prior works.
• Abstract（参考訳）: 複雑な視覚概念を伝達する多様な画像を合成する能力から,大規模テキスト誘導拡散モデルが注目されている。 この生成能力は近年、テキストから3d合成に活用されている。 本研究では,既存の3次元オブジェクトの編集に潜時拡散モデルのパワーを利用する手法を提案する。 提案手法は,3次元オブジェクトの2次元画像を入力として用いて,グリッドベースのボリューム表現を学習する。 目的のテキストプロンプトに適合するように容積表現を導くため、無条件のテキストから3D手法に従い、スコア蒸留サンプリング(SDS)損失を最適化する。 しかし,この拡散誘導損失と,入力対象から過度に逸脱しない表現を奨励するイメージベース正規化損失の組み合わせは,構造と外観を結合した2次元投影のみを見ながら2つの相反する目標を達成する必要があるため,困難である。 そこで本研究では,3次元表現の明示的な性質を活かし,直接3次元空間で操作する新たな体積正規化損失を導入することにより,オリジナルオブジェクトと編集オブジェクトの全体構造との相関性を実現する。 さらに,編集の空間的範囲を改良するために,クロスアテンションボリュームグリッドを最適化する手法を提案する。 広範な実験と比較は,先行作品では達成できない無数の編集を作成するためのアプローチの有効性を示している。

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