論文の概要: IM-3D: Iterative Multiview Diffusion and Reconstruction for High-Quality 3D Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.08682v1
• Date: Tue, 13 Feb 2024 18:59:51 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-14 14:07:53.920127
• Title: IM-3D: Iterative Multiview Diffusion and Reconstruction for High-Quality 3D Generation
• Title（参考訳）: IM-3D:高品位3次元生成のための反復多視点拡散と再構成
• Authors: Luke Melas-Kyriazi, Iro Laina, Christian Rupprecht, Natalia Neverova, Andrea Vedaldi, Oran Gafni, Filippos Kokkinos
• Abstract要約: 本稿では,テキスト・ツー・3Dモデルの設計空間について検討する。 画像生成装置の代わりに映像を考慮し、マルチビュー生成を大幅に改善する。 IM-3Dは,2次元ジェネレータネットワーク10-100xの評価回数を削減する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 96.32684334038278
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Most text-to-3D generators build upon off-the-shelf text-to-image models trained on billions of images. They use variants of Score Distillation Sampling (SDS), which is slow, somewhat unstable, and prone to artifacts. A mitigation is to fine-tune the 2D generator to be multi-view aware, which can help distillation or can be combined with reconstruction networks to output 3D objects directly. In this paper, we further explore the design space of text-to-3D models. We significantly improve multi-view generation by considering video instead of image generators. Combined with a 3D reconstruction algorithm which, by using Gaussian splatting, can optimize a robust image-based loss, we directly produce high-quality 3D outputs from the generated views. Our new method, IM-3D, reduces the number of evaluations of the 2D generator network 10-100x, resulting in a much more efficient pipeline, better quality, fewer geometric inconsistencies, and higher yield of usable 3D assets.
• Abstract（参考訳）: ほとんどのtext-to-3dジェネレータは、何十億もの画像でトレーニングされた既製のtext-to-imageモデル上に構築されている。 スコア蒸留サンプリング(sds: score distillation sampling)は、ゆっくりと、やや不安定で、アーティファクトになりやすい、スコア蒸留サンプリングの変種である。 緩和とは、2Dジェネレータをマルチビューに微調整することで、蒸留を助けたり、再構築ネットワークと組み合わせて直接3Dオブジェクトを出力したりすることができる。 本稿では,テキスト・ツー・3Dモデルの設計空間をさらに探求する。 画像生成装置の代わりに映像を考慮し、マルチビュー生成を大幅に改善する。 gaussian splattingを用いてロバストなイメージベースロスを最適化する3d再構成アルゴリズムと組み合わせることで,生成したビューから高品質な3d出力を直接生成する。 IM-3Dは2Dジェネレータネットワーク10-100xの評価数を削減し,パイプラインの効率向上,品質向上,幾何学的不整合の低減,使用可能な3Dアセットの高収率を実現した。

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