論文の概要: Make-Your-3D: Fast and Consistent Subject-Driven 3D Content Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.09625v1
• Date: Thu, 14 Mar 2024 17:57:04 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-15 18:57:03.177682
• Title: Make-Your-3D: Fast and Consistent Subject-Driven 3D Content Generation
• Title（参考訳）: Make-Your-3D: 高速かつ一貫性のある主題駆動型3Dコンテンツ生成
• Authors: Fangfu Liu, Hanyang Wang, Weiliang Chen, Haowen Sun, Yueqi Duan,
• Abstract要約: 5分以内に高忠実で一貫した3Dコンテンツをパーソナライズできる新しい3Dカスタマイズ手法「Make-Your-3D」を導入する。 我々の重要な洞察は、多視点拡散モデルとアイデンティティ特異的な2次元生成モデルの分布を調和させ、所望の3次元対象の分布と整合させることである。 提案手法は,高画質で一貫した,かつ主観的な3Dコンテンツを生成することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.693847842218604
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recent years have witnessed the strong power of 3D generation models, which offer a new level of creative flexibility by allowing users to guide the 3D content generation process through a single image or natural language. However, it remains challenging for existing 3D generation methods to create subject-driven 3D content across diverse prompts. In this paper, we introduce a novel 3D customization method, dubbed Make-Your-3D that can personalize high-fidelity and consistent 3D content from only a single image of a subject with text description within 5 minutes. Our key insight is to harmonize the distributions of a multi-view diffusion model and an identity-specific 2D generative model, aligning them with the distribution of the desired 3D subject. Specifically, we design a co-evolution framework to reduce the variance of distributions, where each model undergoes a process of learning from the other through identity-aware optimization and subject-prior optimization, respectively. Extensive experiments demonstrate that our method can produce high-quality, consistent, and subject-specific 3D content with text-driven modifications that are unseen in subject image.
• Abstract（参考訳）: 近年、ユーザーが単一の画像や自然言語を通じて3Dコンテンツ生成プロセスをガイドできるようにすることで、新しいレベルの創造的柔軟性を提供する3D生成モデルの強みを目の当たりにしている。 しかし、既存の3D生成手法が多様なプロンプトにまたがって主題駆動型3Dコンテンツを作成することは依然として困難である。 本稿では,高忠実度・一貫した3Dコンテンツを,テキスト記述を伴う1つの画像のみから5分以内にパーソナライズできる,Make-Your-3Dという新しい3Dカスタマイズ手法を提案する。 我々の重要な洞察は、多視点拡散モデルとアイデンティティ特異的な2次元生成モデルの分布を調和させ、所望の3次元対象の分布と整合させることである。 具体的には,分散の分散を低減するための共進化フレームワークを設計し,各モデルがそれぞれ同一性を考慮した最適化と主観的事前最適化によって互いに学習するプロセスを実行する。 広汎な実験により,本手法は,対象画像に見つからないテキスト駆動型修正による高品質で一貫した,主題特異的な3Dコンテンツを生成できることが実証された。

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