論文の概要: Text2Immersion: Generative Immersive Scene with 3D Gaussians

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.09242v1
• Date: Thu, 14 Dec 2023 18:58:47 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-15 20:14:29.654814
• Title: Text2Immersion: Generative Immersive Scene with 3D Gaussians
• Title（参考訳）: text2immersion: 3d gaussianによる生成的没入シーン
• Authors: Hao Ouyang, Kathryn Heal, Stephen Lombardi, Tiancheng Sun
• Abstract要約: Text2Immersionは、テキストプロンプトから高品質な3D没入シーンを生成するためのエレガントな方法である。 我々のシステムは、品質と多様性をレンダリングする他の手法を超越し、テキスト駆動の3Dシーン生成に向けてさらに前進している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.014016090679627
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We introduce Text2Immersion, an elegant method for producing high-quality 3D immersive scenes from text prompts. Our proposed pipeline initiates by progressively generating a Gaussian cloud using pre-trained 2D diffusion and depth estimation models. This is followed by a refining stage on the Gaussian cloud, interpolating and refining it to enhance the details of the generated scene. Distinct from prevalent methods that focus on single object or indoor scenes, or employ zoom-out trajectories, our approach generates diverse scenes with various objects, even extending to the creation of imaginary scenes. Consequently, Text2Immersion can have wide-ranging implications for various applications such as virtual reality, game development, and automated content creation. Extensive evaluations demonstrate that our system surpasses other methods in rendering quality and diversity, further progressing towards text-driven 3D scene generation. We will make the source code publicly accessible at the project page.
• Abstract（参考訳）: テキストプロンプトから高品質な3d没入シーンを生成するエレガントな方法であるtext2immersionを紹介する。 提案するパイプラインは,事前学習した2次元拡散と深さ推定モデルを用いてガウス雲を漸進的に生成することで開始する。 この後、ガウス雲の精錬段階が進み、それを補間して精錬し、生成されたシーンの詳細が強化される。 一つの物体や屋内シーンに焦点をあてたり、ズームアウトトラジェクトリを使ったりといった一般的な手法とは違って、われわれの手法は様々な物体を持つ多様なシーンを生成する。 その結果、text2immersionは、仮想現実、ゲーム開発、自動コンテンツ作成など、さまざまなアプリケーションに対して幅広い意味を持つことができる。 広範な評価により,本システムは他の手法よりも精度と多様性の面で優れており,さらにテキスト駆動3dシーン生成への進歩が示された。 ソースコードはプロジェクトのページから公開します。

関連論文リスト

• Architect: Generating Vivid and Interactive 3D Scenes with Hierarchical 2D Inpainting [47.014044892025346]
  Architectは、拡散ベースの2Dイメージのインペイントを活用する、複雑で現実的な3Dエボダイド環境を作成する、生成フレームワークである。 我々のパイプラインはさらに階層的かつ反復的な塗装プロセスに拡張され、大きな家具や小さな物体の配置を連続的に生成し、シーンを豊かにする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-14T22:15:48Z)
• SceneDreamer360: Text-Driven 3D-Consistent Scene Generation with Panoramic Gaussian Splatting [53.32467009064287]
  テキスト駆動型3D一貫性シーン生成モデルSceneDreamer360を提案する。 提案手法は,テキスト駆動パノラマ画像生成モデルを3次元シーン生成の先行モデルとして活用する。 SceneDreamer360はそのパノラマ画像生成と3DGSにより、より高品質で空間的に整合性があり、視覚的に魅力的な3Dシーンを任意のテキストプロンプトから生成できることを示した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-25T02:56:26Z)
• Sketch2Scene: Automatic Generation of Interactive 3D Game Scenes from User's Casual Sketches [50.51643519253066]
  3Dコンテンツ生成は、ビデオゲーム、映画制作、バーチャルおよび拡張現実など、多くのコンピュータグラフィックスアプリケーションの中心にある。 本稿では,インタラクティブでプレイ可能な3Dゲームシーンを自動的に生成するための,新しいディープラーニングベースのアプローチを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-08T16:27:37Z)
• HoloDreamer: Holistic 3D Panoramic World Generation from Text Descriptions [31.342899807980654]
  3Dシーン生成は、仮想現実、ゲーム、映画産業など、さまざまな領域で高い需要がある。 フル3Dシーンの全体的初期化として,最初に高精細パノラマを生成するフレームワークであるHoloDreamerを紹介する。 そして、3Dガウススティング(3D-GS)を活用して3Dシーンを迅速に再構築し、ビュー一貫性と完全に囲まれた3Dシーンの作成を容易にする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-21T14:52:51Z)
• DreamScape: 3D Scene Creation via Gaussian Splatting joint Correlation Modeling [23.06464506261766]
  テキスト記述のみで高度に一貫した3Dシーンを作成する方法であるDreamScapeを提案する。 本手法では,シーン表現のための3次元ガウスガイドを,意味的プリミティブ(オブジェクト)とその空間変換によって構成する。 プログレッシブスケール制御は、局所オブジェクト生成中に調整され、異なるサイズと密度のオブジェクトがシーンに適応することを保証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-14T12:13:07Z)
• 3D-SceneDreamer: Text-Driven 3D-Consistent Scene Generation [51.64796781728106]
  本稿では,2次元拡散モデル以前の自然画像と,現在のシーンのグローバルな3次元情報を利用して,高品質で新しいコンテンツを合成する生成的精細化ネットワークを提案する。 提案手法は,視覚的品質と3次元の整合性を改善した多種多様なシーン生成と任意のカメラトラジェクトリをサポートする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-14T14:31:22Z)
• ViewDiff: 3D-Consistent Image Generation with Text-to-Image Models [65.22994156658918]
  実世界のデータから1つの認知過程において多視点画像を生成することを学習する手法を提案する。 我々は、任意の視点でより多くの3D一貫性のある画像をレンダリングする自己回帰生成を設計する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-04T07:57:05Z)
• SceneWiz3D: Towards Text-guided 3D Scene Composition [134.71933134180782]
  既存のアプローチでは、大規模なテキスト・ツー・イメージモデルを使用して3D表現を最適化するか、オブジェクト中心のデータセット上で3Dジェネレータをトレーニングする。 テキストから高忠実度3Dシーンを合成する新しい手法であるSceneWiz3Dを紹介する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-13T18:59:30Z)
• LucidDreamer: Domain-free Generation of 3D Gaussian Splatting Scenes [52.31402192831474]
  しかし、既存の3Dシーン生成モデルは、ターゲットシーンを特定のドメインに制限する。 ドメインフリーシーン生成パイプラインであるLucidDreamerを提案する。 LucidDreamerは、ターゲットシーンのドメインに制約がなく、高詳細なガウススプラットを生成する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-22T13:27:34Z)
• Static and Animated 3D Scene Generation from Free-form Text Descriptions [1.102914654802229]
  本研究では,異なるタイプの自由形式のテキストシーン記述から静的な3Dシーンを生成することを目的とした,新しいパイプラインについて検討する。 最初の段階では、エンコーダ-デコーダニューラルアーキテクチャを用いて自由形式のテキストを符号化する。 第2段階では、生成された符号化に基づいて3Dシーンを生成する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-10-04T11:31:21Z)

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。