論文の概要: 3D Scene Diffusion Guidance using Scene Graphs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.04468v1
• Date: Tue, 8 Aug 2023 06:16:37 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-10 16:39:29.908686
• Title: 3D Scene Diffusion Guidance using Scene Graphs
• Title（参考訳）: シーングラフを用いた3次元シーン拡散誘導
• Authors: Mohammad Naanaa, Katharina Schmid, Yinyu Nie
• Abstract要約: 本研究では,シーングラフを用いた3次元シーン拡散誘導手法を提案する。 シーングラフが提供する相対的空間情報を活用するため,我々はデノナイジングネットワーク内の関係グラフ畳み込みブロックを利用する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.207455883863626
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Guided synthesis of high-quality 3D scenes is a challenging task. Diffusion models have shown promise in generating diverse data, including 3D scenes. However, current methods rely directly on text embeddings for controlling the generation, limiting the incorporation of complex spatial relationships between objects. We propose a novel approach for 3D scene diffusion guidance using scene graphs. To leverage the relative spatial information the scene graphs provide, we make use of relational graph convolutional blocks within our denoising network. We show that our approach significantly improves the alignment between scene description and generated scene.
• Abstract（参考訳）: 高品質な3dシーンの合成は難しい課題である。 拡散モデルは、3Dシーンを含む多様なデータを生成することを約束している。 しかし、現在の手法は生成を制御するために直接テキスト埋め込みに依存しており、オブジェクト間の複雑な空間的関係の組み込みを制限している。 シーングラフを用いた3次元シーン拡散誘導手法を提案する。 シーングラフが提供する相対的空間情報を活用するために,我々は,ネットワーク内の関係グラフ畳み込みブロックを利用する。 提案手法はシーン記述と生成シーンのアライメントを大幅に改善することを示す。

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