論文の概要: HumanGaussian: Text-Driven 3D Human Generation with Gaussian Splatting

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.17061v1
• Date: Tue, 28 Nov 2023 18:59:58 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-29 17:02:44.298574
• Title: HumanGaussian: Text-Driven 3D Human Generation with Gaussian Splatting
• Title（参考訳）: humangaussian: gaussian splattingによるテキスト駆動3d人間生成
• Authors: Xian Liu, Xiaohang Zhan, Jiaxiang Tang, Ying Shan, Gang Zeng, Dahua Lin, Xihui Liu, Ziwei Liu
• Abstract要約: 既存の方法は、スコア蒸留サンプリング(SDS)を通じてメッシュやニューラルフィールドのような3D表現を最適化する。 本稿では,高精細な形状とリアルな外観を持つ高品質な3D人間を創出する,効率的かつ効果的な枠組みであるHumanGaussianを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 118.26234132879438
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Realistic 3D human generation from text prompts is a desirable yet challenging task. Existing methods optimize 3D representations like mesh or neural fields via score distillation sampling (SDS), which suffers from inadequate fine details or excessive training time. In this paper, we propose an efficient yet effective framework, HumanGaussian, that generates high-quality 3D humans with fine-grained geometry and realistic appearance. Our key insight is that 3D Gaussian Splatting is an efficient renderer with periodic Gaussian shrinkage or growing, where such adaptive density control can be naturally guided by intrinsic human structures. Specifically, 1) we first propose a Structure-Aware SDS that simultaneously optimizes human appearance and geometry. The multi-modal score function from both RGB and depth space is leveraged to distill the Gaussian densification and pruning process. 2) Moreover, we devise an Annealed Negative Prompt Guidance by decomposing SDS into a noisier generative score and a cleaner classifier score, which well addresses the over-saturation issue. The floating artifacts are further eliminated based on Gaussian size in a prune-only phase to enhance generation smoothness. Extensive experiments demonstrate the superior efficiency and competitive quality of our framework, rendering vivid 3D humans under diverse scenarios. Project Page: https://alvinliu0.github.io/projects/HumanGaussian
• Abstract（参考訳）: テキストプロンプトからリアルな3Dヒューマン生成は望ましいが難しい課題だ。 既存の方法は、スコア蒸留サンプリング(SDS)を通じてメッシュやニューラルフィールドのような3D表現を最適化する。 本稿では,高精細な形状とリアルな外観を持つ高品質な3d人間を生成する,効率的かつ効果的なフレームワークであるhumangaussianを提案する。 我々の重要な洞察は、3Dガウススプラッティングは周期的なガウスの収縮や成長を伴う効率的なレンダラーであり、そのような適応密度制御は本質的な人体構造によって自然に導くことができるということである。 具体的には 1) 人間の外観と幾何学を同時に最適化する構造認識SDSを提案する。 rgbと深度空間の両方から得られるマルチモーダルスコア関数を利用してガウス密度化とプルーニング過程を蒸留する。 2)さらに,過飽和問題によく対処し,sdsをnoisier生成スコアとcleaner分類スコアに分解することにより,アニールした負の指示を考案する。 フローティングアーティファクトは、プルーンのみの位相におけるガウスサイズに基づいてさらに除去され、生成滑らか性が向上する。 大規模な実験は、我々のフレームワークの優れた効率性と競争性を示し、多様なシナリオ下で鮮明な3D人間をレンダリングする。 プロジェクトページ: https://alvinliu0.github.io/projects/humangaussian

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