論文の概要: Text2Avatar: Text to 3D Human Avatar Generation with Codebook-Driven Body Controllable Attribute

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.00711v1
• Date: Mon, 1 Jan 2024 09:39:57 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-03 16:08:06.287333
• Title: Text2Avatar: Text to 3D Human Avatar Generation with Codebook-Driven Body Controllable Attribute
• Title（参考訳）: Text2Avatar: Codebook-Driven Body Controllable Attributeによる3次元アバター生成
• Authors: Chaoqun Gong, Yuqin Dai, Ronghui Li, Achun Bao, Jun Li, Jian Yang, Yachao Zhang, Xiu Li
• Abstract要約: 本研究では,テキストプロンプトを結合した3次元アバターを現実的に生成できるText2Avatarを提案する。 リアルな3次元アバターデータの不足を軽減するために, 事前学習した非条件の3次元アバター生成モデルを用いる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 33.330629835556664
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Generating 3D human models directly from text helps reduce the cost and time of character modeling. However, achieving multi-attribute controllable and realistic 3D human avatar generation is still challenging due to feature coupling and the scarcity of realistic 3D human avatar datasets. To address these issues, we propose Text2Avatar, which can generate realistic-style 3D avatars based on the coupled text prompts. Text2Avatar leverages a discrete codebook as an intermediate feature to establish a connection between text and avatars, enabling the disentanglement of features. Furthermore, to alleviate the scarcity of realistic style 3D human avatar data, we utilize a pre-trained unconditional 3D human avatar generation model to obtain a large amount of 3D avatar pseudo data, which allows Text2Avatar to achieve realistic style generation. Experimental results demonstrate that our method can generate realistic 3D avatars from coupled textual data, which is challenging for other existing methods in this field.
• Abstract（参考訳）: テキストから直接3Dモデルを生成することは、文字モデリングのコストと時間を削減するのに役立つ。 しかし,多属性制御が可能で現実的な3次元アバター生成を実現することは,機能結合と現実的な3次元アバターデータセットの不足のため,依然として困難である。 これらの問題に対処するために,テキストプロンプトを結合して現実的な3Dアバターを生成するText2Avatarを提案する。 text2avatarは、テキストとアバター間の接続を確立するための中間機能として、離散的なコードブックを利用する。 さらに、リアルスタイル3dアバターデータの不足を軽減するために、事前訓練された無条件3dアバター生成モデルを利用して、大量の3dアバター擬似データを取得し、テキスト2avatarによるリアルスタイル生成を可能にする。 実験の結果,本手法は結合したテキストデータから現実的な3dアバターを生成できることが判明した。

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