論文の概要: LGM: Large Multi-View Gaussian Model for High-Resolution 3D Content Creation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.05054v1
• Date: Wed, 7 Feb 2024 17:57:03 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-08 14:16:19.323788
• Title: LGM: Large Multi-View Gaussian Model for High-Resolution 3D Content Creation
• Title（参考訳）: lgm:高解像度3dコンテンツ作成のための大規模マルチビューガウスモデル
• Authors: Jiaxiang Tang, Zhaoxi Chen, Xiaokang Chen, Tengfei Wang, Gang Zeng, Ziwei Liu
• Abstract要約: テキストプロンプトやシングルビュー画像から高解像度の3Dモデルを生成するための新しいフレームワークであるLarge Multi-View Gaussian Model (LGM)を紹介する。 我々は,5秒以内に3Dオブジェクトを生成する高速な速度を維持しながら,トレーニング解像度を512に向上し,高解像度な3Dコンテンツ生成を実現する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 51.19871052619077
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: 3D content creation has achieved significant progress in terms of both quality and speed. Although current feed-forward models can produce 3D objects in seconds, their resolution is constrained by the intensive computation required during training. In this paper, we introduce Large Multi-View Gaussian Model (LGM), a novel framework designed to generate high-resolution 3D models from text prompts or single-view images. Our key insights are two-fold: 1) 3D Representation: We propose multi-view Gaussian features as an efficient yet powerful representation, which can then be fused together for differentiable rendering. 2) 3D Backbone: We present an asymmetric U-Net as a high-throughput backbone operating on multi-view images, which can be produced from text or single-view image input by leveraging multi-view diffusion models. Extensive experiments demonstrate the high fidelity and efficiency of our approach. Notably, we maintain the fast speed to generate 3D objects within 5 seconds while boosting the training resolution to 512, thereby achieving high-resolution 3D content generation.
• Abstract（参考訳）: 3Dコンテンツ作成は、品質とスピードの両面で大きな進歩を遂げた。 現在のフィードフォワードモデルは数秒で3Dオブジェクトを生成できるが、その解像度はトレーニングに必要な集中的な計算によって制約される。 本稿では,テキストプロンプトやシングルビュー画像から高解像度3Dモデルを生成するための新しいフレームワークであるLarge Multi-View Gaussian Model(LGM)を紹介する。 私たちの重要な洞察は2つあります。 1) 3次元表現:我々は多視点ガウス特徴を効率的かつ強力な表現として提案する。 2) 3Dバックボーン: 多視点拡散モデルを利用してテキストやシングルビュー画像入力から生成できる,多視点画像で動作する高スループットバックボーンとして非対称なU-Netを示す。 広範な実験により,我々のアプローチの忠実性と効率性が実証された。 特に,5秒以内に3Dオブジェクトの生成速度を維持しながら,トレーニング解像度を512に引き上げ,高解像度な3Dコンテンツ生成を実現する。

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