Fugu-MT 論文翻訳(概要): IPDreamer: Appearance-Controllable 3D Object Generation with Complex Image Prompts

論文の概要: IPDreamer: Appearance-Controllable 3D Object Generation with Complex Image Prompts

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.05375v4
Date: Thu, 23 May 2024 15:45:48 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-05-26 20:43:06.246967
Title: IPDreamer: Appearance-Controllable 3D Object Generation with Complex Image Prompts
Title（参考訳）: IPDreamer:複雑な画像プロンプトによる外観制御可能な3Dオブジェクト生成
Authors: Bohan Zeng, Shanglin Li, Yutang Feng, Ling Yang, Hong Li, Sicheng Gao, Jiaming Liu, Conghui He, Wentao Zhang, Jianzhuang Liu, Baochang Zhang, Shuicheng Yan,
Abstract要約: IPDreamerは、複雑な画像から詳細で包括的な外観特徴を抽出するために、画像プロンプト適応を取り入れた新しいアプローチである。以上の結果から,IDDreamerは提供されたテキストと複雑な画像プロンプトの出現の両方に整合した高品質な3Dオブジェクトを効果的に生成できることが示唆された。
参考スコア（独自算出の注目度）: 90.49024750432139
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Recent advances in 3D generation have been remarkable, with methods such as DreamFusion leveraging large-scale text-to-image diffusion-based models to supervise 3D object generation. These methods enable the synthesis of detailed and photorealistic textured objects. However, the appearance of 3D objects produced by these text-to-3D models is unpredictable, and it is hard for the single-image-to-3D methods to deal with complex images, thus posing a challenge in generating appearance-controllable 3D objects. To achieve controllable complex 3D object synthesis, we propose IPDreamer, a novel approach that incorporates image prompt adaption to extract detailed and comprehensive appearance features from complex images, which are then utilized for 3D object generation. Our results demonstrate that IPDreamer effectively generates high-quality 3D objects that are consistent with both the provided text and the appearance of complex image prompts, demonstrating its promising capability in appearance-controllable 3D object generation. Our code is available at https://github.com/zengbohan0217/IPDreamer.
Abstract（参考訳）: 近年の3Dオブジェクト生成の進歩は目覚ましいもので,DreamFusionは大規模テキスト・画像拡散モデルを利用して3Dオブジェクト生成を監督する手法である。これらの方法は、細部および光現実的なテクスチャオブジェクトの合成を可能にする。しかし、これらのテキストから3Dモデルで生成された3Dオブジェクトの出現は予測不可能であり、複雑な画像を扱う単一画像から3Dメソッドでは難しいため、外観制御可能な3Dオブジェクトの生成に課題が生じる。制御可能な複雑な3Dオブジェクト合成を実現するために,複雑な画像から詳細な外観特徴を抽出するために,画像のプロンプト適応を取り入れた新しいアプローチであるIDDreamerを提案する。以上の結果から,IDDreamerは提供されたテキストと複雑な画像プロンプトの両方に整合した高品質な3Dオブジェクトを効果的に生成し,外観制御可能な3Dオブジェクト生成に期待できる能力を示した。私たちのコードはhttps://github.com/zengbohan0217/IPDreamer.comで利用可能です。

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