論文の概要: ViewDiff: 3D-Consistent Image Generation with Text-to-Image Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.01807v1
• Date: Mon, 4 Mar 2024 07:57:05 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-06 19:35:56.656389
• Title: ViewDiff: 3D-Consistent Image Generation with Text-to-Image Models
• Title（参考訳）: ViewDiff:テキストから画像モデルによる3次元連続画像生成
• Authors: Lukas H\"ollein, Alja\v{z} Bo\v{z}i\v{c}, Norman M\"uller, David Novotny, Hung-Yu Tseng, Christian Richardt, Michael Zollh\"ofer, Matthias Nie{\ss}ner
• Abstract要約: 実世界のデータから1つの認知過程において多視点画像を生成することを学習する手法を提案する。 我々は、任意の視点でより多くの3D一貫性のある画像をレンダリングする自己回帰生成を設計する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.551691697814908
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: 3D asset generation is getting massive amounts of attention, inspired by the recent success of text-guided 2D content creation. Existing text-to-3D methods use pretrained text-to-image diffusion models in an optimization problem or fine-tune them on synthetic data, which often results in non-photorealistic 3D objects without backgrounds. In this paper, we present a method that leverages pretrained text-to-image models as a prior, and learn to generate multi-view images in a single denoising process from real-world data. Concretely, we propose to integrate 3D volume-rendering and cross-frame-attention layers into each block of the existing U-Net network of the text-to-image model. Moreover, we design an autoregressive generation that renders more 3D-consistent images at any viewpoint. We train our model on real-world datasets of objects and showcase its capabilities to generate instances with a variety of high-quality shapes and textures in authentic surroundings. Compared to the existing methods, the results generated by our method are consistent, and have favorable visual quality (-30% FID, -37% KID).
• Abstract（参考訳）: テキスト誘導による2Dコンテンツ制作の成功に触発されて、3Dアセット生成は膨大な注目を集めている。 既存のtext-to-3d法は、最適化問題で事前学習されたテキストから画像への拡散モデルを使うか、合成データで微調整する。 本稿では,事前学習したテキストから画像へのモデルを先行的に活用し,実世界データから単一のデノージングプロセスでマルチビュー画像を生成する方法を提案する。 具体的には,テキスト対画像モデルの既存のu-netネットワークの各ブロックに3次元ボリュームレンダリング層とクロスフレームアテンション層を統合することを提案する。 さらに,任意の視点でより3D一貫性のある画像をレンダリングする自動回帰生成を設計する。 実際のオブジェクトのデータセットに基づいてモデルをトレーニングし、その能力を示して、実環境におけるさまざまな高品質な形状とテクスチャのインスタンスを生成する。 既存の手法と比較して,本手法で生成した結果は一貫したものであり,視覚的品質(-30% FID,-37% KID)が好ましい。

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