論文の概要: Neural Point Cloud Diffusion for Disentangled 3D Shape and Appearance Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.14124v2
• Date: Wed, 31 Jul 2024 00:54:09 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-01 20:25:13.801226
• Title: Neural Point Cloud Diffusion for Disentangled 3D Shape and Appearance Generation
• Title（参考訳）: 遠絡3次元形状と外観生成のためのニューラルポイント雲拡散
• Authors: Philipp Schröppel, Christopher Wewer, Jan Eric Lenssen, Eddy Ilg, Thomas Brox,
• Abstract要約: コントロール可能な3Dアセットの生成は、映画、ゲーム、エンジニアリングにおけるコンテンツ作成やAR/VRなど、多くの実用的なアプリケーションにとって重要である。 本稿では,3次元拡散モデルに対して,ハイブリッド点雲とニューラル放射場アプローチを導入することで,絡み合いを実現するための適切な表現を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 29.818827785812086
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Controllable generation of 3D assets is important for many practical applications like content creation in movies, games and engineering, as well as in AR/VR. Recently, diffusion models have shown remarkable results in generation quality of 3D objects. However, none of the existing models enable disentangled generation to control the shape and appearance separately. For the first time, we present a suitable representation for 3D diffusion models to enable such disentanglement by introducing a hybrid point cloud and neural radiance field approach. We model a diffusion process over point positions jointly with a high-dimensional feature space for a local density and radiance decoder. While the point positions represent the coarse shape of the object, the point features allow modeling the geometry and appearance details. This disentanglement enables us to sample both independently and therefore to control both separately. Our approach sets a new state of the art in generation compared to previous disentanglement-capable methods by reduced FID scores of 30-90% and is on-par with other non disentanglement-capable state-of-the art methods.
• Abstract（参考訳）: コントロール可能な3Dアセットの生成は、映画、ゲーム、エンジニアリングにおけるコンテンツ作成やAR/VRなど、多くの実用的なアプリケーションにとって重要である。 近年,拡散モデルにより3次元オブジェクトの生成品質が著しく向上した。 しかし、既存のモデルでは形状と外観を別々に制御できない。 本稿では,3次元拡散モデルに対して,ハイブリッド・ポイント・クラウドとニューラル・ラディアンス・フィールド・アプローチを導入することで,このような絡み合いを実現するための適切な表現を提案する。 局所密度と放射デコーダのための高次元特徴空間と協調して点位置上の拡散過程をモデル化する。 点位置は物体の粗い形状を表すが、点の特徴は幾何学や外観の詳細をモデル化することができる。 この絡み合いは、独立して両方のサンプルをサンプリングし、したがって、両方を別々に制御することを可能にする。 提案手法は, FIDスコアを30～90%削減し, 従来の非非非非非非非非非非非非非非非非非非非非非非非非非非非非干渉的手法と比較した。

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