論文の概要: DreamGaussian: Generative Gaussian Splatting for Efficient 3D Content Creation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.16653v2
- Date: Fri, 29 Mar 2024 08:39:23 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-04-01 20:36:47.828553
- Title: DreamGaussian: Generative Gaussian Splatting for Efficient 3D Content Creation
- Title（参考訳）: DreamGaussian: 効率的な3Dコンテンツ作成のためのガウススプレイティング
- Authors: Jiaxiang Tang, Jiawei Ren, Hang Zhou, Ziwei Liu, Gang Zeng,
- Abstract要約: 本稿では,DreamGaussianを提案する。DreamGaussianは,効率と品質を両立させる新しい3Dコンテンツ生成フレームワークである。
我々の重要な洞察は、UV空間におけるメッシュ抽出とテクスチャ改善を伴う3次元ガウススプラッティングモデルを設計することである。
ニューラル・ラジアンス・フィールドにおける占有プルーニングとは対照的に、3次元ガウスの進行的な密度化は3次元生成タスクにおいて著しく速く収束することを示した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 55.661467968178066
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Recent advances in 3D content creation mostly leverage optimization-based 3D generation via score distillation sampling (SDS). Though promising results have been exhibited, these methods often suffer from slow per-sample optimization, limiting their practical usage. In this paper, we propose DreamGaussian, a novel 3D content generation framework that achieves both efficiency and quality simultaneously. Our key insight is to design a generative 3D Gaussian Splatting model with companioned mesh extraction and texture refinement in UV space. In contrast to the occupancy pruning used in Neural Radiance Fields, we demonstrate that the progressive densification of 3D Gaussians converges significantly faster for 3D generative tasks. To further enhance the texture quality and facilitate downstream applications, we introduce an efficient algorithm to convert 3D Gaussians into textured meshes and apply a fine-tuning stage to refine the details. Extensive experiments demonstrate the superior efficiency and competitive generation quality of our proposed approach. Notably, DreamGaussian produces high-quality textured meshes in just 2 minutes from a single-view image, achieving approximately 10 times acceleration compared to existing methods.
- Abstract（参考訳）: 近年の3Dコンテンツ作成の進歩は, スコア蒸留サンプリング(SDS)による最適化に基づく3D生成に大きく貢献している。
有望な結果が示されたが、これらの手法はサンプルごとの最適化が遅く、実用的利用が制限されることが多い。
本稿では,DreamGaussianを提案する。DreamGaussianは,効率と品質を両立させる新しい3Dコンテンツ生成フレームワークである。
我々の重要な洞察は、UV空間におけるメッシュ抽出とテクスチャ改善を伴う3次元ガウススプラッティングモデルを設計することである。
ニューラル・ラジアンス・フィールドにおける占有プルーニングとは対照的に、3次元ガウスの進行的な密度化は3次元生成タスクにおいて著しく速く収束することを示した。
テクスチャ品質をさらに向上させ,下流の応用を容易にするために,3次元ガウスをテクスチャメッシュに変換するアルゴリズムを導入し,細かな調整を施して細部を洗練させる。
大規模な実験は,提案手法の優れた効率性および競争力のある生成品質を示すものである。
とくにDreamGaussianは、単一のビューイメージからわずか2分で高品質なテクスチャメッシュを生成し、既存の方法に比べて約10倍の高速化を実現している。
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