論文の概要: DiffRoom: Diffusion-based High-Quality 3D Room Reconstruction and Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.00519v1
• Date: Thu, 1 Jun 2023 10:19:23 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-02 17:02:28.962273
• Title: DiffRoom: Diffusion-based High-Quality 3D Room Reconstruction and Generation
• Title（参考訳）: DiffRoom:拡散型高品位3次元部屋の再構築と生成
• Authors: Xiaoliang Ju, Zhaoyang Huang, Yijin Li, Guofeng Zhang, Yu Qiao, Hongsheng Li
• Abstract要約: DiffRoomは,高品位な室内3次元再現・生成の課題に対処するための新しいフレームワークである。 KinectFusionのインクリメンタルアライメントとローカルSDFの融合に着想を得て,拡散型TSDF融合法を提案する。 学習を容易にするために,カリキュラム拡散学習パラダイムを導入し,学習の収束過程を高速化する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 48.4479097710457
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We present DiffRoom, a novel framework for tackling the problem of high-quality 3D indoor room reconstruction and generation, both of which are challenging due to the complexity and diversity of the room geometry. Although diffusion-based generative models have previously demonstrated impressive performance in image generation and object-level 3D generation, they have not yet been applied to room-level 3D generation due to their computationally intensive costs. In DiffRoom, we propose a sparse 3D diffusion network that is efficient and possesses strong generative performance for Truncated Signed Distance Field (TSDF), based on a rough occupancy prior. Inspired by KinectFusion's incremental alignment and fusion of local SDFs, we propose a diffusion-based TSDF fusion approach that iteratively diffuses and fuses TSDFs, facilitating the reconstruction and generation of an entire room environment. Additionally, to ease training, we introduce a curriculum diffusion learning paradigm that speeds up the training convergence process and enables high-quality reconstruction. According to the user study, the mesh quality generated by our DiffRoom can even outperform the ground truth mesh provided by ScanNet.
• Abstract（参考訳）: DiffRoomは,室内形状の複雑さと多様性のために,高品質な3次元室内再現・生成の課題に対処するための新しいフレームワークである。 拡散型生成モデルは画像生成やオブジェクトレベルの3D生成において,これまでは顕著な性能を示してきたが,計算集約コストのため,まだ部屋レベルの3D生成には適用されていない。 本稿では,tsdf(truncated signed distance field)の効率的な生成性能を有する分散3次元拡散ネットワークを提案する。 kinectfusionのインクリメンタルアライメントと局所sdfの融合に触発されて,tsdfを反復的に拡散・融合し,室内環境全体の再構築と生成を容易にする拡散ベースのtsdf融合手法を提案する。 さらに, 学習の容易化を目的として, 学習収束プロセスを高速化し, 高品質な再構築を可能にするカリキュラム拡散学習パラダイムを提案する。 ユーザ調査によると、DiffRoomが生成するメッシュの品質は、ScanNetが提供する地上の真理メッシュよりも優れています。

関連論文リスト

• Direct and Explicit 3D Generation from a Single Image [25.207277983430608]
  マルチビュー2次元深度画像とRGB画像を用いて表面形状とテクスチャを直接生成する新しいフレームワークを提案する。 画素レベルの多視点整合性を実現するために,エピポーラの注意を潜時から画素間デコーダに組み込む。 生成した深度画素を3次元空間にバックプロジェクションすることにより、構造化された3次元表現を生成する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-17T03:14:50Z)
• GaussianAnything: Interactive Point Cloud Latent Diffusion for 3D Generation [75.39457097832113]
  本稿では,インタラクティブなポイントクラウド構造ラテント空間を備えたスケーラブルで高品質な3D生成を実現する,新しい3D生成フレームワークを提案する。 本フレームワークでは,複数ビューのRGB-D(epth)-N(ormal)レンダリングを入力として使用する変分オートエンコーダを,3次元形状情報を保存する独自のラテント空間設計を用いて構成する。 提案手法であるGaussianAnythingは,複数モード条件付き3D生成をサポートし,ポイントクラウド,キャプション,シングル/マルチビュー画像入力を可能にする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-12T18:59:32Z)
• LT3SD: Latent Trees for 3D Scene Diffusion [71.91446143124648]
  本稿では,大規模3次元シーン生成のための新しい潜時拡散モデルLT3SDを提案する。 大規模かつ高品質な非条件3Dシーン生成におけるLT3SDの有効性とメリットを実証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-12T16:55:51Z)
• DiffTF++: 3D-aware Diffusion Transformer for Large-Vocabulary 3D Generation [53.20147419879056]
  拡散型フィードフォワードフレームワークを導入し,単一モデルで課題に対処する。 TransFormerを用いた3D対応拡散モデルを構築し,より強力な3D生成,すなわちDiffTF++を提案する。 ShapeNetとOmniObject3Dの実験は、提案したモジュールの有効性を確実に実証している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-13T17:59:51Z)
• LN3Diff: Scalable Latent Neural Fields Diffusion for Speedy 3D Generation [73.36690511083894]
  本稿では,LN3Diffと呼ばれる新しいフレームワークを導入し,統一された3次元拡散パイプラインに対処する。 提案手法では,3次元アーキテクチャと変分オートエンコーダを用いて,入力画像を構造化されたコンパクトな3次元潜在空間に符号化する。 3次元生成のためのShapeNetの最先端性能を実現し,モノクロ3次元再構成と条件付き3次元生成において優れた性能を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-18T17:54:34Z)
• HoloFusion: Towards Photo-realistic 3D Generative Modeling [77.03830223281787]
  拡散に基づく画像生成装置は、高品質で多様なサンプルを作成できるようになったが、その成功はまだ3D生成に完全に変換されていない。 提案するHoloFusionは,高忠実度,高可塑性,多種多様な3Dサンプルを作成するために,これらのアプローチを最大限に組み合わせた手法である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-08-28T01:19:33Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。