論文の概要: IT3D: Improved Text-to-3D Generation with Explicit View Synthesis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.11473v1
• Date: Tue, 22 Aug 2023 14:39:17 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-23 17:50:13.562279
• Title: IT3D: Improved Text-to-3D Generation with Explicit View Synthesis
• Title（参考訳）: it3d: 明示的なビュー合成によるテキストから3d生成の改善
• Authors: Yiwen Chen, Chi Zhang, Xiaofeng Yang, Zhongang Cai, Gang Yu, Lei Yang, Guosheng Lin
• Abstract要約: 本研究では、これらの問題に対処するために、明示的に合成されたマルチビュー画像を活用する新しい戦略を提案する。 我々のアプローチは、高画質画像を生成するために、LCDによって強化されたイメージ・ツー・イメージ・パイプラインを活用することである。 組込み判別器では、合成したマルチビュー画像は実データと見なされ、最適化された3Dモデルのレンダリングは偽データとして機能する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 71.68595192524843
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recent strides in Text-to-3D techniques have been propelled by distilling knowledge from powerful large text-to-image diffusion models (LDMs). Nonetheless, existing Text-to-3D approaches often grapple with challenges such as over-saturation, inadequate detailing, and unrealistic outputs. This study presents a novel strategy that leverages explicitly synthesized multi-view images to address these issues. Our approach involves the utilization of image-to-image pipelines, empowered by LDMs, to generate posed high-quality images based on the renderings of coarse 3D models. Although the generated images mostly alleviate the aforementioned issues, challenges such as view inconsistency and significant content variance persist due to the inherent generative nature of large diffusion models, posing extensive difficulties in leveraging these images effectively. To overcome this hurdle, we advocate integrating a discriminator alongside a novel Diffusion-GAN dual training strategy to guide the training of 3D models. For the incorporated discriminator, the synthesized multi-view images are considered real data, while the renderings of the optimized 3D models function as fake data. We conduct a comprehensive set of experiments that demonstrate the effectiveness of our method over baseline approaches.
• Abstract（参考訳）: テキストから3dへの技術の進歩は、強力な大規模テキストから画像への拡散モデル(ldms)からの知識を蒸留することで進められている。 それでも、既存のText-to-3Dアプローチは、過飽和、不適切な詳細化、非現実的な出力といった課題に悩まされることが多い。 本研究は,これらの課題に対処するために,明示的に合成されたマルチビュー画像を活用する新しい戦略を提案する。 提案手法では, 粗い3次元モデルのレンダリングに基づいて高画質な画像を生成するために, LDMによる画像・画像パイプラインを利用する。 生成された画像は、上記の問題をほとんど軽減するが、大きな拡散モデルの固有生成性のため、ビューの不一貫性や重要なコンテンツ分散などの課題は継続し、これらの画像の有効活用に多大な困難が伴う。 このハードルを克服するために,新しいDiffusion-GANデュアルトレーニング戦略とともに,識別器の統合を提唱する。 組込み判別器では、合成したマルチビュー画像は実データと見なされ、最適化された3Dモデルのレンダリングは偽データとして機能する。 我々は,ベースラインアプローチによる手法の有効性を実証する総合的な実験を行う。

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