論文の概要: EXIM: A Hybrid Explicit-Implicit Representation for Text-Guided 3D Shape Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.01714v1
• Date: Fri, 3 Nov 2023 05:01:51 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-06 15:11:28.661810
• Title: EXIM: A Hybrid Explicit-Implicit Representation for Text-Guided 3D Shape Generation
• Title（参考訳）: EXIM:テキストガイドによる3次元形状生成のためのハイブリッド明示型表現
• Authors: Zhengzhe Liu, Jingyu Hu, Ka-Hei Hui, Xiaojuan Qi, Daniel Cohen-Or, Chi-Wing Fu
• Abstract要約: 本稿では,3次元形状を生成するための新しいテキスト誘導手法を提案する。 我々は,明示的表現と暗黙的表現の強みを組み合わせたハイブリッド3D表現,すなわちEXIMを活用する。 テキスト誘導型3次元形状を用いた室内シーンを一貫したスタイルで生成する手法の適用性を示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 124.27302003578903
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This paper presents a new text-guided technique for generating 3D shapes. The technique leverages a hybrid 3D shape representation, namely EXIM, combining the strengths of explicit and implicit representations. Specifically, the explicit stage controls the topology of the generated 3D shapes and enables local modifications, whereas the implicit stage refines the shape and paints it with plausible colors. Also, the hybrid approach separates the shape and color and generates color conditioned on shape to ensure shape-color consistency. Unlike the existing state-of-the-art methods, we achieve high-fidelity shape generation from natural-language descriptions without the need for time-consuming per-shape optimization or reliance on human-annotated texts during training or test-time optimization. Further, we demonstrate the applicability of our approach to generate indoor scenes with consistent styles using text-induced 3D shapes. Through extensive experiments, we demonstrate the compelling quality of our results and the high coherency of our generated shapes with the input texts, surpassing the performance of existing methods by a significant margin. Codes and models are released at https://github.com/liuzhengzhe/EXIM.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,3次元形状生成のための新しいテキストガイド技術を提案する。 この技術は、明示的および暗黙的な表現の強さを組み合わせたハイブリッドな3D形状表現、すなわちEXIMを利用する。 具体的には、明示的なステージは生成された3d形状のトポロジーを制御し、局所的な修正を可能にする。 また、このハイブリッドアプローチでは、形状と色を分離し、形状と色彩の一貫性を確保するために形状を条件とした色を生成する。 既存の最先端手法とは違って、学習やテスト時間最適化において、時間を要する1つの形状の最適化や人間の注釈付きテキストへの依存を必要とせずに、自然言語記述から高忠実な形状を生成する。 さらに,テキスト入力による3次元形状を用いて,一貫したスタイルで室内シーンを生成する手法の適用性を示す。 広範な実験により, 既存の手法の性能をかなり上回って, 結果の説得力のある品質と, 生成した形状と入力テキストとの一貫性を実証した。 コードとモデルはhttps://github.com/liuzhengzhe/eximでリリースされている。

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