論文の概要: MVDiffusion++: A Dense High-resolution Multi-view Diffusion Model for Single or Sparse-view 3D Object Reconstruction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.12712v1
• Date: Tue, 20 Feb 2024 04:25:57 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-21 17:11:56.880682
• Title: MVDiffusion++: A Dense High-resolution Multi-view Diffusion Model for Single or Sparse-view 3D Object Reconstruction
• Title（参考訳）: MVDiffusion++:シングル・スパース・ビュー3次元オブジェクト再構成のための高分解能多視点拡散モデル
• Authors: Shitao Tang, Jiacheng Chen, Dilin Wang, Chengzhou Tang, Fuyang Zhang, Yuchen Fan, Vikas Chandra, Yasutaka Furukawa, Rakesh Ranjan
• Abstract要約: 本稿では3次元オブジェクト再構成のためのニューラルネットワークMVDiffusion++を提案する。 MVDiffusion++は、カメラポーズなしで1つか数枚の画像が与えられたオブジェクトの高解像度で高解像度なビューを合成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 40.35978067464821
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This paper presents a neural architecture MVDiffusion++ for 3D object reconstruction that synthesizes dense and high-resolution views of an object given one or a few images without camera poses. MVDiffusion++ achieves superior flexibility and scalability with two surprisingly simple ideas: 1) A ``pose-free architecture'' where standard self-attention among 2D latent features learns 3D consistency across an arbitrary number of conditional and generation views without explicitly using camera pose information; and 2) A ``view dropout strategy'' that discards a substantial number of output views during training, which reduces the training-time memory footprint and enables dense and high-resolution view synthesis at test time. We use the Objaverse for training and the Google Scanned Objects for evaluation with standard novel view synthesis and 3D reconstruction metrics, where MVDiffusion++ significantly outperforms the current state of the arts. We also demonstrate a text-to-3D application example by combining MVDiffusion++ with a text-to-image generative model.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,カメラポーズのない物体の高密度・高分解能ビューを合成する3次元物体再構成のためのニューラルアーキテクチャmvdiffusion++を提案する。 MVDiffusion++は2つの驚くほどシンプルなアイデアで優れた柔軟性とスケーラビリティを実現します。 1) 2次元潜在機能間の標準的自己注意が任意の数の条件付き及び生成ビューをまたいだ3次元一貫性を、カメラポーズ情報を明示的に使用せずに学習する「ポーズフリーアーキテクチャ」 2) トレーニング中にかなりの数の出力ビューを破棄する 'view dropout strategy'' は、トレーニング時のメモリフットプリントを削減し、テスト時に高密度で高解像度なビュー合成を可能にする。 我々はObjaverseをトレーニングに使用し、Google Scanned Objectsを標準的な新しいビュー合成と3D再構成のメトリクスで評価し、MVDiffusion++は芸術の現在の状況を大幅に上回っている。 また、mvdiffusion++とtext-to-image生成モデルを組み合わせて、text-to-3dアプリケーションの例を示す。

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