論文の概要: Disentangled 3D Scene Generation with Layout Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.16936v1
• Date: Mon, 26 Feb 2024 18:54:15 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-28 19:05:03.379955
• Title: Disentangled 3D Scene Generation with Layout Learning
• Title（参考訳）: レイアウト学習による不連続3次元シーン生成
• Authors: Dave Epstein, Ben Poole, Ben Mildenhall, Alexei A. Efros, Aleksander Holynski
• Abstract要約: 本稿では,コンポーネントオブジェクトに絡み合った3Dシーンを生成する手法を提案する。 私たちの重要な洞察は、オブジェクトは空間的に再構成された場合、同じシーンの有効な構成を生成する3Dシーンの一部を見つけることで発見できるということです。 単純さにもかかわらず、我々のアプローチは個々のオブジェクトに3Dシーンを生成することに成功している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 109.03233745767062
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We introduce a method to generate 3D scenes that are disentangled into their component objects. This disentanglement is unsupervised, relying only on the knowledge of a large pretrained text-to-image model. Our key insight is that objects can be discovered by finding parts of a 3D scene that, when rearranged spatially, still produce valid configurations of the same scene. Concretely, our method jointly optimizes multiple NeRFs from scratch - each representing its own object - along with a set of layouts that composite these objects into scenes. We then encourage these composited scenes to be in-distribution according to the image generator. We show that despite its simplicity, our approach successfully generates 3D scenes decomposed into individual objects, enabling new capabilities in text-to-3D content creation. For results and an interactive demo, see our project page at https://dave.ml/layoutlearning/
• Abstract（参考訳）: 本稿では,コンポーネントオブジェクトに絡み合った3Dシーンを生成する手法を提案する。 この絡み合いは教師なしであり、大きな事前学習されたテキストから画像へのモデルの知識のみに依存している。 私たちの重要な洞察は、オブジェクトは空間的に再構成された場合、同じシーンの有効な構成を生成する3Dシーンの一部を見つけることで発見できるということです。 具体的には、複数のNeRF(それぞれが自身のオブジェクトを表す)をスクラッチから最適化し、それらのオブジェクトをシーンに合成するレイアウトのセットを作成します。 次に、画像生成装置に従ってこれらの合成シーンを配信することを推奨する。 単純さにもかかわらず,本手法は個々のオブジェクトに分解された3Dシーンを生成することに成功し,テキストから3Dコンテンツへの新たな機能を実現する。 結果とインタラクティブなデモについては、https://dave.ml/layoutlearning/のプロジェクトページを参照してください。

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