論文の概要: GaussianDiffusion: 3D Gaussian Splatting for Denoising Diffusion Probabilistic Models with Structured Noise
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.11221v2
- Date: Mon, 25 Nov 2024 09:03:41 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-11-26 14:15:48.114221
- 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, Huaibin Wang, 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。
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。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License:
- Abstract: Text-to-3D, known for its efficient generation methods and expansive creative potential, has garnered significant attention in the AIGC domain. However, the pixel-wise rendering of NeRF and its ray marching light sampling constrain the rendering speed, impacting its utility in downstream industrial applications. Gaussian splatting has recently shown a trend of replacing the traditional pointwise sampling technique commonly used in NeRF-based methodologies, and it is changing various aspects of 3D reconstruction. This paper introduces a novel text to 3D content generation framework based on Gaussian splatting and produces more realistic renderings. 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）: テキスト・トゥ・3Dは効率的な生成法と創造力の拡大で知られており、AIGC領域において大きな注目を集めている。
しかし、NeRFの画素ワイドレンダリングと光のマーチングはレンダリング速度を制限し、下流産業用途におけるその有用性に影響を及ぼした。
ガウススプラッティングは、最近、NeRF法で一般的に用いられている従来の点検法を置き換える傾向を示しており、3次元再構成の様々な側面を変えつつある。
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を新たに導入し,よりリアルなレンダリングを実現する。
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ガウシアンをベースとした生成物は、局所的なミニマでモデルをトラップする傾向があり、フローター、バー、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。
関連論文リスト
- NovelGS: Consistent Novel-view Denoising via Large Gaussian Reconstruction Model [57.92709692193132]
NovelGSは、スパースビュー画像が与えられたガウススプラッティングの拡散モデルである。
我々は3Dガウスを生成するためにトランスフォーマーネットワークを経由する新しい視点を利用する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-11-25T07:57:17Z) - GSD: View-Guided Gaussian Splatting Diffusion for 3D Reconstruction [52.04103235260539]
単一視点からの3次元オブジェクト再構成のためのガウススプティング表現に基づく拡散モデル手法を提案する。
モデルはGS楕円体の集合で表される3Dオブジェクトを生成することを学習する。
最終的な再構成されたオブジェクトは、高品質な3D構造とテクスチャを持ち、任意のビューで効率的にレンダリングできる。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-07-05T03:43:08Z) - Effective Rank Analysis and Regularization for Enhanced 3D Gaussian Splatting [33.01987451251659]
3D Gaussian Splatting(3DGS)は、高品質な3D再構成によるリアルタイムレンダリングが可能な有望な技術として登場した。
その可能性にもかかわらず、3DGSは針のようなアーティファクト、準最適ジオメトリー、不正確な正常など、課題に直面している。
正規化として有効なランクを導入し、ガウスの構造を制約する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-06-17T15:51:59Z) - GSGAN: Adversarial Learning for Hierarchical Generation of 3D Gaussian Splats [20.833116566243408]
本稿では,Gaussianを3D GANの3次元表現として利用し,その効率的かつ明示的な特徴を活用する。
生成したガウスの位置とスケールを効果的に正規化する階層的多スケールガウス表現を持つジェネレータアーキテクチャを導入する。
実験結果から,最先端の3D一貫したGANと比較して,レンダリング速度(x100)が大幅に向上することが示された。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-06-05T05:52:20Z) - R$^2$-Gaussian: Rectifying Radiative Gaussian Splatting for Tomographic Reconstruction [53.19869886963333]
3次元ガウススプラッティング(3DGS)は画像のレンダリングと表面再構成において有望な結果を示した。
本稿では,Sparse-viewトモグラフィ再構成のための3DGSベースのフレームワークであるR2$-Gaussianを紹介する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-05-31T08:39:02Z) - A Refined 3D Gaussian Representation for High-Quality Dynamic Scene Reconstruction [2.022451212187598]
近年,Neural Radiance Fields (NeRF) は3次元の3次元再構成に革命をもたらした。
3D Gaussian Splatting (3D-GS)は、ニューラルネットワークの暗黙の表現から離れ、代わりに、シーンを直接ガウス型の分布を持つ点雲として表現している。
本稿では,高品質な動的シーン再構成のための高精細な3次元ガウス表現を提案する。
実験の結果,提案手法は3D-GSによるメモリ使用量を大幅に削減しつつ,レンダリング品質と高速化の既存手法よりも優れていることが示された。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-05-28T07:12:22Z) - HO-Gaussian: Hybrid Optimization of 3D Gaussian Splatting for Urban Scenes [24.227745405760697]
本稿では,グリッドベースボリュームと3DGSパイプラインを組み合わせたHO-Gaussianというハイブリッド最適化手法を提案する。
広範に使用されている自律走行データセットの結果から,HO-Gaussianはマルチカメラ都市データセット上でリアルタイムに写真リアリスティックレンダリングを実現することが示された。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-03-29T07:58:21Z) - Spec-Gaussian: Anisotropic View-Dependent Appearance for 3D Gaussian Splatting [55.71424195454963]
Spec-Gaussian は球面調和の代わりに異方性球面ガウス場を利用するアプローチである。
実験結果から,本手法はレンダリング品質の面で既存の手法を超越していることが示された。
この改良は、3D GSの適用性を高めて、特異面と異方面の複雑なシナリオを扱う。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-02-24T17:22:15Z) - DreamGaussian: Generative Gaussian Splatting for Efficient 3D Content Creation [55.661467968178066]
本稿では,DreamGaussianを提案する。DreamGaussianは,効率と品質を両立させる新しい3Dコンテンツ生成フレームワークである。
我々の重要な洞察は、UV空間におけるメッシュ抽出とテクスチャ改善を伴う3次元ガウススプラッティングモデルを設計することである。
ニューラル・ラジアンス・フィールドにおける占有プルーニングとは対照的に、3次元ガウスの進行的な密度化は3次元生成タスクにおいて著しく速く収束することを示した。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-09-28T17:55:05Z) - NeRF-GAN Distillation for Efficient 3D-Aware Generation with
Convolutions [97.27105725738016]
GAN(Generative Adversarial Networks)のようなニューラルラジアンスフィールド(NeRF)と生成モデルの統合は、単一ビュー画像から3D認識生成を変換した。
提案手法は,ポーズ条件付き畳み込みネットワークにおいて,事前学習したNeRF-GANの有界遅延空間を再利用し,基礎となる3次元表現に対応する3D一貫性画像を直接生成する手法である。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-03-22T18:59:48Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。