論文の概要: Compositional 3D Scene Generation using Locally Conditioned Diffusion
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.12218v2
- Date: Thu, 23 Mar 2023 00:29:24 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-03-24 10:38:58.751931
- Title: Compositional 3D Scene Generation using Locally Conditioned Diffusion
- Title（参考訳）: 局所拡散を用いた合成3次元シーン生成
- Authors: Ryan Po, Gordon Wetzstein
- Abstract要約: 合成シーン拡散へのアプローチとして,テクスブフォローカライズ条件付き拡散を導入する。
本研究では, スコア蒸留によるテキスト・ツー・3D合成パイプラインを試作し, 関連するベースラインよりも高忠実度で合成3Dシーンを生成できることを示した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 49.5784841881488
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Designing complex 3D scenes has been a tedious, manual process requiring
domain expertise. Emerging text-to-3D generative models show great promise for
making this task more intuitive, but existing approaches are limited to
object-level generation. We introduce \textbf{locally conditioned diffusion} as
an approach to compositional scene diffusion, providing control over semantic
parts using text prompts and bounding boxes while ensuring seamless transitions
between these parts. We demonstrate a score distillation sampling--based
text-to-3D synthesis pipeline that enables compositional 3D scene generation at
a higher fidelity than relevant baselines.
- Abstract（参考訳）: 複雑な3dシーンを設計するのは、ドメインの専門知識を必要とする面倒な作業でした。
新たなtext-to-3d生成モデルでは、このタスクをより直感的にすることが期待できるが、既存のアプローチはオブジェクトレベル生成に限定されている。
合成シーン拡散へのアプローチとして,テキストプロンプトとバウンディングボックスを用いて意味部分を制御し,これらの部分間のシームレスな遷移を保証する。
スコア蒸留サンプリングに基づくテキストから3次元合成パイプラインを実演し,適切なベースラインよりも高い忠実度で構成的3次元シーン生成を実現する。
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