論文の概要: Exploring the Feasibility of Generating Realistic 3D Models of Endangered Species Using DreamGaussian: An Analysis of Elevation Angle's Impact on Model Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.09682v1
• Date: Fri, 15 Dec 2023 10:56:07 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-18 16:15:30.903343
• Title: Exploring the Feasibility of Generating Realistic 3D Models of Endangered Species Using DreamGaussian: An Analysis of Elevation Angle's Impact on Model Generation
• Title（参考訳）: DreamGaussian を用いた絶滅危惧種のリアル3次元モデル作成の可能性を探る:モデル生成に対する標高角の影響の分析
• Authors: Selcuk Anil Karatopak and Deniz Sen
• Abstract要約: 本研究の目的は,絶滅危惧動物における一貫した,現実的な3次元モデル作成の実現可能性について,限られたデータを用いて検討することである。 本稿では3次元モデル生成における標高角と出力品質の関係について検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.43512163406552007
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Many species face the threat of extinction. It's important to study these species and gather information about them as much as possible to preserve biodiversity. Due to the rarity of endangered species, there is a limited amount of data available, making it difficult to apply data requiring generative AI methods to this domain. We aim to study the feasibility of generating consistent and real-like 3D models of endangered animals using limited data. Such a phenomenon leads us to utilize zero-shot stable diffusion models that can generate a 3D model out of a single image of the target species. This paper investigates the intricate relationship between elevation angle and the output quality of 3D model generation, focusing on the innovative approach presented in DreamGaussian. DreamGaussian, a novel framework utilizing Generative Gaussian Splatting along with novel mesh extraction and refinement algorithms, serves as the focal point of our study. We conduct a comprehensive analysis, analyzing the effect of varying elevation angles on DreamGaussian's ability to reconstruct 3D scenes accurately. Through an empirical evaluation, we demonstrate how changes in elevation angle impact the generated images' spatial coherence, structural integrity, and perceptual realism. We observed that giving a correct elevation angle with the input image significantly affects the result of the generated 3D model. We hope this study to be influential for the usability of AI to preserve endangered animals; while the penultimate aim is to obtain a model that can output biologically consistent 3D models via small samples, the qualitative interpretation of an existing state-of-the-art model such as DreamGaussian will be a step forward in our goal.
• Abstract（参考訳）: 多くの種が絶滅の危機に直面している。 これらの種を研究し、生物多様性を維持するために可能な限り情報を集めることが重要である。 絶滅危惧種の希少性のため、利用可能なデータは限られており、この領域に生成AIメソッドを必要とするデータを適用するのは難しい。 限られたデータを用いて,絶滅危惧動物の一貫性と実際の3dモデルの生成可能性について検討することを目的とする。 このような現象によってゼロショットの安定拡散モデルが利用でき、対象種の単一画像から3次元モデルを生成することができる。 本稿では, ドリームガウシアンにおける革新的アプローチに着目し, 標高角度と3次元モデル生成の出力品質の関係について検討する。 DreamGaussian, Generative Gaussian Splatting と新しいメッシュ抽出および精錬アルゴリズムを併用した新しいフレームワークは,本研究の焦点となっている。 本研究では,DreamGaussianが3Dシーンを正確に再現する能力に,様々な角度が与える影響を総合的に分析する。 経験的評価を通じて,標高角度の変化が生成画像の空間的コヒーレンス,構造的完全性,知覚的リアリズムにどのように影響するかを示す。 入力画像で正確な標高角を与えると,生成した3次元モデルの結果に大きく影響することがわかった。 この研究は、絶滅危惧動物を保護するためのAIの利用性に影響を及ぼすことを願っている。本研究の目的は、小さなサンプルを通して生物学的に一貫した3Dモデルを出力できるモデルを得ることであるが、DreamGaussianのような既存の最先端モデルの質的な解釈は、私たちのゴールの一歩となるだろう。

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