論文の概要: GaussianDiffusion: 3D Gaussian Splatting for Denoising Diffusion
Probabilistic Models with Structured Noise
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.11221v1
- Date: Sun, 19 Nov 2023 04:26:16 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-11-21 21:32:07.459613
- Title: GaussianDiffusion: 3D Gaussian Splatting for Denoising Diffusion
Probabilistic Models with Structured Noise
- Title（参考訳）: ガウス拡散:構造雑音を伴う拡散確率モデルの3次元ガウス散乱
- Authors: Xinhai Li and Huaibin Wang and Kuo-Kun Tseng
- Abstract要約: 本稿では,ガウススプラッティングに基づく3次元コンテンツ生成フレームワークについて紹介する。
我々は3次元ガウススプラッティングによって生成された摂動画像にマルチビューノイズ分布を用いる。
我々の知る限り,本手法は3次元コンテンツ生成プロセスの全領域にわたるガウススプラッティングの包括的利用が初めてである。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Text-to-3D, known for its efficient generation methods and expansive creative
potential, has garnered significant attention in the AIGC domain. However, the
amalgamation of Nerf and 2D diffusion models frequently yields oversaturated
images, posing severe limitations on downstream industrial applications due to
the constraints of pixelwise rendering method. Gaussian splatting has recently
superseded the traditional pointwise sampling technique prevalent in NeRF-based
methodologies, revolutionizing various aspects of 3D reconstruction. This paper
introduces a novel text to 3D content generation framework based on Gaussian
splatting, enabling fine control over image saturation through individual
Gaussian sphere transparencies, thereby producing more realistic images. The
challenge of achieving multi-view consistency in 3D generation significantly
impedes modeling complexity and accuracy. Taking inspiration from SJC, we
explore employing multi-view noise distributions to perturb images generated by
3D Gaussian splatting, aiming to rectify inconsistencies in multi-view
geometry. We ingeniously devise an efficient method to generate noise that
produces Gaussian noise from diverse viewpoints, all originating from a shared
noise source. Furthermore, vanilla 3D Gaussian-based generation tends to trap
models in local minima, causing artifacts like floaters, burrs, or
proliferative elements. To mitigate these issues, we propose the variational
Gaussian splatting technique to enhance the quality and stability of 3D
appearance. To our knowledge, our approach represents the first comprehensive
utilization of Gaussian splatting across the entire spectrum of 3D content
generation processes.
- Abstract（参考訳）: text-to-3dは効率的な生成方法と拡張的な創造性で知られており、aigcドメインでかなりの注目を集めている。
しかし、Nerfと2次元拡散モデルの融合は、しばしば過飽和画像を生成し、画素ワイドレンダリング法の制約により下流産業用途に厳しい制約を課す。
ガウススプラッティングは、最近、NeRF法で一般的な従来の点検法に取って代わられ、3次元再構成の様々な側面に革命をもたらした。
本稿では,gaussian splattingに基づく新たな3dコンテンツ生成フレームワークを提案する。
3次元生成における多視点一貫性の実現という課題は、モデリングの複雑さと精度を著しく損なう。
SJCからインスピレーションを得て,多視点形状の不整合の是正を目的とした3次元ガウススプラッティングによる摂動画像へのマルチビューノイズ分布の適用を検討した。
我々は,様々な視点からガウスノイズを発生させる効率的なノイズ生成法を考案した。
さらに、バニラ3dガウス系世代は、局所的なミニマでモデルを罠にかける傾向があり、フローター、バリ、増殖要素などの人工物を引き起こす。
これらの問題を緩和するために,3次元外観の品質と安定性を高めるため,変分ガウススプラッティング法を提案する。
我々の知る限り,本手法は3次元コンテンツ生成プロセスの全領域にわたるガウススプラッティングの包括的利用が初めてである。
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