論文の概要: Consistent Mesh Diffusion

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.00971v1
• Date: Fri, 1 Dec 2023 23:25:14 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-05 19:49:58.518377
• Title: Consistent Mesh Diffusion
• Title（参考訳）: 一貫性のあるメッシュ拡散
• Authors: Julian Knodt and Xifeng Gao
• Abstract要約: UVパラメータ化による3Dメッシュを前提として,テキストプロンプトからテクスチャを生成する新しいアプローチを提案する。 当社のアプローチは、30メッシュを含むデータセット上で、メッシュ毎に約5分を要することを実証しています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.318075237885857
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Given a 3D mesh with a UV parameterization, we introduce a novel approach to generating textures from text prompts. While prior work uses optimization from Text-to-Image Diffusion models to generate textures and geometry, this is slow and requires significant compute resources. Alternatively, there are projection based approaches that use the same Text-to-Image models that paint images onto a mesh, but lack consistency at different viewing angles, we propose a method that uses a single Depth-to-Image diffusion network, and generates a single consistent texture when rendered on the 3D surface by first unifying multiple 2D image's diffusion paths, and hoisting that to 3D with MultiDiffusion~\cite{multidiffusion}. We demonstrate our approach on a dataset containing 30 meshes, taking approximately 5 minutes per mesh. To evaluate the quality of our approach, we use CLIP-score~\cite{clipscore} and Frechet Inception Distance (FID)~\cite{frechet} to evaluate the quality of the rendering, and show our improvement over prior work.
• Abstract（参考訳）: UVパラメータ化による3Dメッシュを前提として,テキストプロンプトからテクスチャを生成する新しいアプローチを提案する。 以前の作業では、テキストから画像への拡散モデルからの最適化を使用してテクスチャと幾何を生成するが、これは遅く、かなりの計算リソースを必要とする。 また,複数の2d画像の拡散経路を最初に統一し,マルチディフフュージョン~\cite{multidiffusion} で3dに重ね合わせることにより,画像の描画に1つの深度から画像への拡散ネットワークを用い,画像に1つの一貫したテクスチャを生成する手法を提案する。 我々は、30のメッシュを含むデータセット上でのアプローチを実証し、1メッシュにつき約5分かかることを示した。 アプローチの品質を評価するために,CLIP-score~\cite{clipscore} と Frechet Inception Distance (FID)~\cite{frechet} を用いてレンダリングの品質を評価し,事前の作業よりも改善した点を示す。

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