論文の概要: VideoMV: Consistent Multi-View Generation Based on Large Video Generative Model

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.12010v1
• Date: Mon, 18 Mar 2024 17:48:15 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-20 19:11:08.262534
• Title: VideoMV: Consistent Multi-View Generation Based on Large Video Generative Model
• Title（参考訳）: ビデオMV:大容量映像生成モデルに基づく連続マルチビュー生成
• Authors: Qi Zuo, Xiaodong Gu, Lingteng Qiu, Yuan Dong, Zhengyi Zhao, Weihao Yuan, Rui Peng, Siyu Zhu, Zilong Dong, Liefeng Bo, Qixing Huang,
• Abstract要約: 基本的な2つの質問は、トレーニングに使用するデータと、マルチビューの一貫性を確保する方法です。 本稿では,市販のビデオ生成モデルから微調整した,密集した一貫したマルチビュー生成モデルを提案する。 我々のアプローチは24の濃密なビューを生成し、最先端のアプローチよりもはるかに高速にトレーニングに収束する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 34.35449902855767
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Generating multi-view images based on text or single-image prompts is a critical capability for the creation of 3D content. Two fundamental questions on this topic are what data we use for training and how to ensure multi-view consistency. This paper introduces a novel framework that makes fundamental contributions to both questions. Unlike leveraging images from 2D diffusion models for training, we propose a dense consistent multi-view generation model that is fine-tuned from off-the-shelf video generative models. Images from video generative models are more suitable for multi-view generation because the underlying network architecture that generates them employs a temporal module to enforce frame consistency. Moreover, the video data sets used to train these models are abundant and diverse, leading to a reduced train-finetuning domain gap. To enhance multi-view consistency, we introduce a 3D-Aware Denoising Sampling, which first employs a feed-forward reconstruction module to get an explicit global 3D model, and then adopts a sampling strategy that effectively involves images rendered from the global 3D model into the denoising sampling loop to improve the multi-view consistency of the final images. As a by-product, this module also provides a fast way to create 3D assets represented by 3D Gaussians within a few seconds. Our approach can generate 24 dense views and converges much faster in training than state-of-the-art approaches (4 GPU hours versus many thousand GPU hours) with comparable visual quality and consistency. By further fine-tuning, our approach outperforms existing state-of-the-art methods in both quantitative metrics and visual effects. Our project page is aigc3d.github.io/VideoMV.
• Abstract（参考訳）: テキストやシングルイメージのプロンプトに基づいてマルチビュー画像を生成することは、3Dコンテンツを作成する上で重要な機能である。 このトピックに関する2つの基本的な質問は、トレーニングに使用するデータと、マルチビューの一貫性を保証する方法です。 本稿では,両質問に基礎的貢献を行う新しい枠組みを紹介する。 トレーニングのために2次元拡散モデルからの画像を利用するのと異なり、市販のビデオ生成モデルから微調整された密集した一貫した多視点生成モデルを提案する。 映像生成モデルからのイメージは、フレームの一貫性を強制するために時間モジュールを使用するため、マルチビュー生成に適している。 さらに、これらのモデルをトレーニングするために使用されるビデオデータセットは多種多様であり、列車の微調整領域のギャップを減らしている。 マルチビューの整合性を高めるために,まずフィードフォワード再構成モジュールを用いてグローバルな3Dモデルを得る3D-Aware Denoising Samplingを導入し,次に,グローバルな3Dモデルから描画された画像をデノージングサンプリングループに効果的に巻き込むサンプリング戦略を適用し,最終画像のマルチビュー整合性を改善する。 副産物として、このモジュールはまた、数秒で3Dガウスアンによって表される3Dアセットを作成する高速な方法を提供する。 当社のアプローチでは24の濃密なビューを生成して,最先端のアプローチ(4GPU時間と数千GPU時間)よりもはるかに高速に,視覚的品質と一貫性を両立することが可能です。 さらに微調整を行うことで、既存の最先端手法よりも定量的メトリクスと視覚効果の両面で優れる。 プロジェクトページは aigc3d.github.io/MVMV。

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