論文の概要: TexDreamer: Towards Zero-Shot High-Fidelity 3D Human Texture Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.12906v1
• Date: Tue, 19 Mar 2024 17:02:07 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-20 13:24:34.116909
• Title: TexDreamer: Towards Zero-Shot High-Fidelity 3D Human Texture Generation
• Title（参考訳）: TexDreamer: ゼロショット高忠実度3Dヒューマンテクスチャ生成を目指して
• Authors: Yufei Liu, Junwei Zhu, Junshu Tang, Shijie Zhang, Jiangning Zhang, Weijian Cao, Chengjie Wang, Yunsheng Wu, Dongjin Huang,
• Abstract要約: TexDreamerは、最初のゼロショットマルチモーダル高忠実度3Dヒューマンテクスチャ生成モデルである。 ArTicuLated humAn textureSは,最大解像度(1024×1024)のヒトテクスチャデータセットである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 41.959089177835764
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Texturing 3D humans with semantic UV maps remains a challenge due to the difficulty of acquiring reasonably unfolded UV. Despite recent text-to-3D advancements in supervising multi-view renderings using large text-to-image (T2I) models, issues persist with generation speed, text consistency, and texture quality, resulting in data scarcity among existing datasets. We present TexDreamer, the first zero-shot multimodal high-fidelity 3D human texture generation model. Utilizing an efficient texture adaptation finetuning strategy, we adapt large T2I model to a semantic UV structure while preserving its original generalization capability. Leveraging a novel feature translator module, the trained model is capable of generating high-fidelity 3D human textures from either text or image within seconds. Furthermore, we introduce ArTicuLated humAn textureS (ATLAS), the largest high-resolution (1024 X 1024) 3D human texture dataset which contains 50k high-fidelity textures with text descriptions.
• Abstract（参考訳）: 意味のあるUVマップを持つ3D人間のテクスチャは、合理的に展開されたUVを得るのが難しいため、依然として課題である。 大規模なテキスト・ツー・イメージ(T2I)モデルを用いたマルチビューレンダリングの監視における最近のテキスト・ツー・3Dの進歩にもかかわらず、問題は生成速度、テキストの一貫性、テクスチャの品質に続き、既存のデータセットにデータ不足をもたらす。 ゼロショット型マルチモーダル高忠実度3次元ヒューマンテクスチャ生成モデルであるTexDreamerを提案する。 効率的なテクスチャ適応微調整戦略を用いることで,従来の一般化能力を保ちながら,大きなT2IモデルをセマンティックUV構造に適応させる。 新たな機能トランスレータモジュールを活用することで、トレーニングされたモデルは、テキストまたは画像から高忠実な3Dヒューマンテクスチャを生成することができる。 さらに,ArTicuLated humAn textureS (ATLAS)を紹介する。

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