論文の概要: Sculpt3D: Multi-View Consistent Text-to-3D Generation with Sparse 3D Prior

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.09140v1
• Date: Thu, 14 Mar 2024 07:39:59 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-15 21:36:54.918444
• Title: Sculpt3D: Multi-View Consistent Text-to-3D Generation with Sparse 3D Prior
• Title（参考訳）: Sculpt3D:スパース3D先行によるマルチビュー一貫性テキスト・ツー・3D生成
• Authors: Cheng Chen, Xiaofeng Yang, Fan Yang, Chengzeng Feng, Zhoujie Fu, Chuan-Sheng Foo, Guosheng Lin, Fayao Liu,
• Abstract要約: 本稿では,2次元拡散モデルを再学習することなく,抽出した参照オブジェクトから3次元先行を明示的に注入する,電流パイプラインを備えた新しいフレームワークSculpt3Dを提案する。 具体的には、スパース線サンプリングによるキーポイントの監督により、高品質で多様な3次元形状を保証できることを実証する。 これら2つの分離された設計は、参照オブジェクトからの3D情報を利用して、2D拡散モデルの生成品質を保ちながら、3Dオブジェクトを生成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 57.986512832738704
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recent works on text-to-3d generation show that using only 2D diffusion supervision for 3D generation tends to produce results with inconsistent appearances (e.g., faces on the back view) and inaccurate shapes (e.g., animals with extra legs). Existing methods mainly address this issue by retraining diffusion models with images rendered from 3D data to ensure multi-view consistency while struggling to balance 2D generation quality with 3D consistency. In this paper, we present a new framework Sculpt3D that equips the current pipeline with explicit injection of 3D priors from retrieved reference objects without re-training the 2D diffusion model. Specifically, we demonstrate that high-quality and diverse 3D geometry can be guaranteed by keypoints supervision through a sparse ray sampling approach. Moreover, to ensure accurate appearances of different views, we further modulate the output of the 2D diffusion model to the correct patterns of the template views without altering the generated object's style. These two decoupled designs effectively harness 3D information from reference objects to generate 3D objects while preserving the generation quality of the 2D diffusion model. Extensive experiments show our method can largely improve the multi-view consistency while retaining fidelity and diversity. Our project page is available at: https://stellarcheng.github.io/Sculpt3D/.
• Abstract（参考訳）: 最近のテキスト・ツー・3d生成の研究は、3次元生成に2次元拡散監督のみを用いることで、不整合な外観(例えば、背面の顔)と不正確な形状(例えば、余分な脚を持つ動物)が生じる傾向にあることを示している。 既存の手法では、3次元データからレンダリングされた画像を用いて拡散モデルを再学習し、2次元生成品質と3次元整合性のバランスを保ちながら、多視点整合性を確保する。 本稿では,2次元拡散モデルを再学習することなく,抽出した参照オブジェクトから3次元事前の明示的なインジェクションを,電流パイプラインに装備する新しいフレームワークSculpt3Dを提案する。 具体的には、スパース線サンプリングによるキーポイントの監督により、高品質で多様な3次元形状を保証できることを実証する。 さらに、異なるビューの正確な出現を保証するため、生成されたオブジェクトのスタイルを変えることなく、2次元拡散モデルの出力をテンプレートビューの正しいパターンに調整する。 これら2つの分離された設計は、参照オブジェクトからの3D情報を利用して、2D拡散モデルの生成品質を保ちながら、3Dオブジェクトを生成する。 大規模な実験により,本手法は忠実度と多様性を保ちながら,多視点整合性を大幅に向上できることが示された。 私たちのプロジェクトページは、https://stellarcheng.github.io/Sculpt3D/.com/で公開されています。

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