論文の概要: One-2-3-45++: Fast Single Image to 3D Objects with Consistent Multi-View Generation and 3D Diffusion

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.07885v1
• Date: Tue, 14 Nov 2023 03:40:25 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-15 15:28:08.976714
• Title: One-2-3-45++: Fast Single Image to 3D Objects with Consistent Multi-View Generation and 3D Diffusion
• Title（参考訳）: 1-2-3-45++: Consistent Multi-View Generation と 3D Diffusion を備えた3次元オブジェクトへの高速シングルイメージ
• Authors: Minghua Liu, Ruoxi Shi, Linghao Chen, Zhuoyang Zhang, Chao Xu, Xinyue Wei, Hansheng Chen, Chong Zeng, Jiayuan Gu, Hao Su
• Abstract要約: One-2-3-45++は、1つの画像を1分で詳細な3Dテクスチャメッシュに変換する革新的な方法である。 提案手法は,2次元拡散モデルに埋め込まれた広範囲な知識を,貴重な3次元データから活用することを目的としている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 32.29687304798145
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Recent advancements in open-world 3D object generation have been remarkable, with image-to-3D methods offering superior fine-grained control over their text-to-3D counterparts. However, most existing models fall short in simultaneously providing rapid generation speeds and high fidelity to input images - two features essential for practical applications. In this paper, we present One-2-3-45++, an innovative method that transforms a single image into a detailed 3D textured mesh in approximately one minute. Our approach aims to fully harness the extensive knowledge embedded in 2D diffusion models and priors from valuable yet limited 3D data. This is achieved by initially finetuning a 2D diffusion model for consistent multi-view image generation, followed by elevating these images to 3D with the aid of multi-view conditioned 3D native diffusion models. Extensive experimental evaluations demonstrate that our method can produce high-quality, diverse 3D assets that closely mirror the original input image. Our project webpage: https://sudo-ai-3d.github.io/One2345plus_page.
• Abstract（参考訳）: 近年のオープンワールド3Dオブジェクト生成の進歩は目覚ましいもので、画像から3Dへの変換はテキストから3Dへの制御に優れていた。 しかし、既存のモデルのほとんどは、高速な生成速度と入力画像への高い忠実度を同時に提供するのに不足している。 本稿では,1枚の画像を約1分間で詳細な3次元テクスチャメッシュに変換する,革新的な手法であるone-2-3-45++を提案する。 提案手法は,2次元拡散モデルに埋め込まれた広範囲な知識を,貴重な3次元データから活用することを目的としている。 これは、一貫性のあるマルチビュー画像生成のために2次元拡散モデルを最初に微調整し、その後、マルチビュー条件付き3dネイティブ拡散モデルを用いて、これらの画像を3dに引き上げることによって達成される。 広範な実験評価により,本手法は原画像に忠実な高品質で多様な3dアセットを生成できることが証明された。 プロジェクトのWebページ: https://sudo-ai-3d.github.io/One2345plus_page。

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