論文の概要: Text-to-3D Generation with Bidirectional Diffusion using both 2D and 3D priors

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.04963v1
• Date: Thu, 7 Dec 2023 10:00:04 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-11 15:25:47.364394
• Title: Text-to-3D Generation with Bidirectional Diffusion using both 2D and 3D priors
• Title（参考訳）: 2次元および3次元先行を用いた双方向拡散によるテキストから3次元生成
• Authors: Lihe Ding, Shaocong Dong, Zhanpeng Huang, Zibin Wang, Yiyuan Zhang, Kaixiong Gong, Dan Xu, Tianfan Xue
• Abstract要約: 双方向拡散(Bidirectional Diffusion、BiDiff)は、3次元と2次元の拡散プロセスの両方を組み込んだ統合フレームワークである。 我々のモデルは高品質で多種多様でスケーラブルな3D生成を実現する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.93758384693786
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Most 3D generation research focuses on up-projecting 2D foundation models into the 3D space, either by minimizing 2D Score Distillation Sampling (SDS) loss or fine-tuning on multi-view datasets. Without explicit 3D priors, these methods often lead to geometric anomalies and multi-view inconsistency. Recently, researchers have attempted to improve the genuineness of 3D objects by directly training on 3D datasets, albeit at the cost of low-quality texture generation due to the limited texture diversity in 3D datasets. To harness the advantages of both approaches, we propose Bidirectional Diffusion(BiDiff), a unified framework that incorporates both a 3D and a 2D diffusion process, to preserve both 3D fidelity and 2D texture richness, respectively. Moreover, as a simple combination may yield inconsistent generation results, we further bridge them with novel bidirectional guidance. In addition, our method can be used as an initialization of optimization-based models to further improve the quality of 3D model and efficiency of optimization, reducing the generation process from 3.4 hours to 20 minutes. Experimental results have shown that our model achieves high-quality, diverse, and scalable 3D generation. Project website: https://bidiff.github.io/.
• Abstract（参考訳）: ほとんどの3d世代の研究は、2dスコア蒸留サンプリング(sds)損失の最小化やマルチビューデータセットの微調整によって、3d空間への2d基礎モデルの拡張に焦点を当てている。 明示的な3d事前化がなければ、これらの手法はしばしば幾何学的異常と多視点不整合をもたらす。 近年,3Dデータセットのテクスチャの多様性が限定されているため,低品質なテクスチャ生成のコストがかかるにもかかわらず,3Dデータセットを直接トレーニングすることで,3Dオブジェクトの真しさを向上しようと試みている。 両手法の利点を活かし、3次元と2次元の両方の拡散過程を組み込んだ統一フレームワークbidirectional diffusion(bidiff)を提案し、3次元の忠実性と2次元のテクスチャの豊かさをそれぞれ保存する。 さらに、単純な組み合わせで、一貫性のない生成結果が得られるため、新たな双方向誘導でそれらを橋渡しする。 さらに, 最適化モデルの初期化により, 3次元モデルの品質向上と最適化の効率化を実現し, 生成過程を3.4時間から20分に短縮することができる。 実験の結果,高品質,多様,スケーラブルな3d生成が可能となった。 プロジェクトwebサイト: https://bidiff.github.io/

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