論文の概要: Instant3D: Fast Text-to-3D with Sparse-View Generation and Large Reconstruction Model

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.06214v1
• Date: Fri, 10 Nov 2023 18:03:44 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-13 14:30:44.191527
• Title: Instant3D: Fast Text-to-3D with Sparse-View Generation and Large Reconstruction Model
• Title（参考訳）: Instant3D:スパースビュー生成と大規模再構成モデルによる高速テキストから3D
• Authors: Jiahao Li, Hao Tan, Kai Zhang, Zexiang Xu, Fujun Luan, Yinghao Xu, Yicong Hong, Kalyan Sunkavalli, Greg Shakhnarovich, Sai Bi
• Abstract要約: Instant3Dは、テキストプロンプトから高品質で多様な3Dアセットをフィードフォワード形式で生成する新しい手法である。 提案手法は20秒で高品質で多様なジャナスフリーな3Dアセットを生成できる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 68.98311213582949
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Text-to-3D with diffusion models have achieved remarkable progress in recent years. However, existing methods either rely on score distillation-based optimization which suffer from slow inference, low diversity and Janus problems, or are feed-forward methods that generate low quality results due to the scarcity of 3D training data. In this paper, we propose Instant3D, a novel method that generates high-quality and diverse 3D assets from text prompts in a feed-forward manner. We adopt a two-stage paradigm, which first generates a sparse set of four structured and consistent views from text in one shot with a fine-tuned 2D text-to-image diffusion model, and then directly regresses the NeRF from the generated images with a novel transformer-based sparse-view reconstructor. Through extensive experiments, we demonstrate that our method can generate high-quality, diverse and Janus-free 3D assets within 20 seconds, which is two order of magnitude faster than previous optimization-based methods that can take 1 to 10 hours. Our project webpage: https://jiahao.ai/instant3d/.
• Abstract（参考訳）: 拡散モデルを用いたtext-to-3dは近年著しく進歩している。 しかし, 従来の方法では, 低い推算, 低多様性, ジャヌス問題に悩まされる, あるいは3次元トレーニングデータ不足による低品質な結果を生成するフィードフォワード法に依拠している。 本稿では,テキストプロンプトから高品質で多様な3Dアセットをフィードフォワードで生成する新しい手法であるInstant3Dを提案する。 我々はまず,2次元テキスト・画像拡散モデルを用いてテキストから4つの構造的・一貫したビューのスパースセットを1ショットで生成し,その後,新しいトランスフォーマー・ベース・スパース・ビュー・コンストラクタを用いて生成画像から直接NeRFを回帰する2段階のパラダイムを採用する。 広範な実験により,提案手法は20秒以内に高品質で多彩でジャヌスフリーな3dアセットを生成できることを実証した。 私たちのプロジェクトwebページは、https://jiahao.ai/instant3d/です。

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