論文の概要: Adding 3D Geometry Control to Diffusion Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.08103v2
• Date: Fri, 29 Sep 2023 20:16:48 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-03 14:02:26.306981
• Title: Adding 3D Geometry Control to Diffusion Models
• Title（参考訳）: 拡散モデルに3次元幾何制御を加える
• Authors: Wufei Ma, Qihao Liu, Jiahao Wang, Xiaoding Yuan, Angtian Wang, Yi Zhang, Zihao Xiao, Guofeng Zhang, Beijia Lu, Ruxiao Duan, Yongrui Qi, Adam Kortylewski, Yaoyao Liu, Alan Yuille
• Abstract要約: 拡散モデルは、自然言語の記述からフォトリアリスティックな画像を生成する。 これらのモデルでは、生成された画像の3D構造を明示的に制御することができない。 本研究では,3次元形状制御を拡散モデルに組み込む手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 33.51302774983434
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Diffusion models have emerged as a powerful method of generative modeling across a range of fields, capable of producing stunning photo-realistic images from natural language descriptions. However, these models lack explicit control over the 3D structure in the generated images. Consequently, this hinders our ability to obtain detailed 3D annotations for the generated images or to craft instances with specific poses and distances. In this paper, we propose a simple yet effective method that incorporates 3D geometry control into diffusion models. Our method exploits ControlNet, which extends diffusion models by using visual prompts in addition to text prompts. We generate images of the 3D objects taken from 3D shape repositories (e.g., ShapeNet and Objaverse), render them from a variety of poses and viewing directions, compute the edge maps of the rendered images, and use these edge maps as visual prompts to generate realistic images. With explicit 3D geometry control, we can easily change the 3D structures of the objects in the generated images and obtain ground-truth 3D annotations automatically. This allows us to improve a wide range of vision tasks, e.g., classification and 3D pose estimation, in both in-distribution (ID) and out-of-distribution (OOD) settings. We demonstrate the effectiveness of our method through extensive experiments on ImageNet-100, ImageNet-R, PASCAL3D+, ObjectNet3D, and OOD-CV. The results show that our method significantly outperforms existing methods across multiple benchmarks, e.g., 3.8 percentage points on ImageNet-100 using DeiT-B and 3.5 percentage points on PASCAL3D+ & ObjectNet3D using NeMo.
• Abstract（参考訳）: 拡散モデルは様々な分野にわたる生成的モデリングの強力な方法として登場し、自然言語記述から素晴らしいフォトリアリスティックな画像を生成することができる。 しかし、これらのモデルは生成された画像の3d構造に対する明示的な制御を欠いている。 これにより、生成された画像の詳細な3Dアノテーションを入手したり、特定のポーズと距離でインスタンスを作れなくなる。 本稿では,3次元形状制御を拡散モデルに組み込む,シンプルで効果的な手法を提案する。 提案手法は,テキストプロンプトに加えて視覚的プロンプトを用いて拡散モデルを拡張する制御ネットを利用する。 3次元形状リポジトリ(ShapeNetやObjaverseなど)から取得した3Dオブジェクトの画像を生成し、さまざまなポーズや方向からレンダリングし、レンダリングされた画像のエッジマップを計算し、これらのエッジマップを視覚的プロンプトとして使用して、現実的な画像を生成する。 明示的な3次元幾何制御により、生成した画像中のオブジェクトの3次元構造を容易に変更でき、グラウンドトルース3Dアノテーションを自動で取得できる。 これにより、分類や3次元ポーズ推定といった幅広い視覚タスクを、内分布(ID)と外分布(OOD)の両方で改善することができる。 我々は,ImageNet-100, ImageNet-R, PASCAL3D+, ObjectNet3D, OOD-CV の広範な実験により,提案手法の有効性を実証した。 その結果,複数のベンチマークにおいて,DeiT-Bを用いたImageNet-100の3.8ポイント,NeMoを用いたPASCAL3D+とObjectNet3Dの3.5ポイントなど,既存の手法よりも有意に優れていた。

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