論文の概要: GaussianDiffusion: 3D Gaussian Splatting for Denoising Diffusion Probabilistic Models with Structured Noise

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.11221v3
• Date: Tue, 26 Nov 2024 09:01:14 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-28 15:23:40.879449
• 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3Dコンテンツ生成フレームワークであるGaussian Diffusionについて,Gaussian Splattingに基づく新しいテキストを紹介した。 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。 本稿では,3次元外観の質と安定性を高めるため,変分ガウススメッティング法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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• 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, Gaussian Diffusion, 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 Diffusion 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3Dコンテンツ生成フレームワークであるGaussian DiffusionにGaussian Splattingに基づく新たなテキストを導入し,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次元ガウス散乱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,変分ガウスめっき法を提案する。 我々の知る限り、我々の手法は3Dコンテンツ生成プロセスの全スペクトルにわたるガウス拡散の包括的利用の初めての例である。

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