Fugu-MT 論文翻訳(概要): GVGEN: Text-to-3D Generation with Volumetric Representation

論文の概要: GVGEN: Text-to-3D Generation with Volumetric Representation

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.12957v2
Date: Tue, 16 Jul 2024 15:54:46 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-07-17 21:18:43.107658
Title: GVGEN: Text-to-3D Generation with Volumetric Representation
Title（参考訳）: GVGEN: ボリューム表現によるテキストから3D生成
Authors: Xianglong He, Junyi Chen, Sida Peng, Di Huang, Yangguang Li, Xiaoshui Huang, Chun Yuan, Wanli Ouyang, Tong He,
Abstract要約: 3Dガウススプラッティングは、高速で高品質なレンダリング機能で知られる3D再構成と生成のための強力な技術として登場した。本稿では,テキスト入力から3次元ガウス表現を効率的に生成する新しい拡散型フレームワークGVGENを提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 89.55687129165256
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: In recent years, 3D Gaussian splatting has emerged as a powerful technique for 3D reconstruction and generation, known for its fast and high-quality rendering capabilities. To address these shortcomings, this paper introduces a novel diffusion-based framework, GVGEN, designed to efficiently generate 3D Gaussian representations from text input. We propose two innovative techniques:(1) Structured Volumetric Representation. We first arrange disorganized 3D Gaussian points as a structured form GaussianVolume. This transformation allows the capture of intricate texture details within a volume composed of a fixed number of Gaussians. To better optimize the representation of these details, we propose a unique pruning and densifying method named the Candidate Pool Strategy, enhancing detail fidelity through selective optimization. (2) Coarse-to-fine Generation Pipeline. To simplify the generation of GaussianVolume and empower the model to generate instances with detailed 3D geometry, we propose a coarse-to-fine pipeline. It initially constructs a basic geometric structure, followed by the prediction of complete Gaussian attributes. Our framework, GVGEN, demonstrates superior performance in qualitative and quantitative assessments compared to existing 3D generation methods. Simultaneously, it maintains a fast generation speed ($\sim$7 seconds), effectively striking a balance between quality and efficiency. Our project page is: https://gvgen.github.io/
Abstract（参考訳）: 近年, 高速かつ高品質なレンダリング機能で知られる3次元再構成・生成技術として, 3次元ガウシアンスプラッティングが登場している。これらの欠点に対処するために,テキスト入力から3次元ガウス表現を効率的に生成する新しい拡散型フレームワークGVGENを提案する。提案手法は,(1)構造化体積表現法である。まず、分解された3次元ガウス点を構成形式として配置する。この変換により、一定数のガウスからなる体積内で複雑なテクスチャの詳細を捉えることができる。これらの詳細の表現を最適化するために,Candidate Pool Strategy という独特なプルーニング・デンシフィケーション手法を提案する。 2)粗粒化パイプライン GaussianVolumeの生成を単純化し、詳細な3次元形状のインスタンスを生成するためにモデルに力を与えるため、粗いパイプラインを提案する。最初は基本的な幾何学構造を構築し、続いて完全なガウス属性の予測を行う。筆者らのフレームワークであるGVGENは,既存の3次元生成法と比較して質的,定量的な評価において優れた性能を示す。同時に、高速な生成速度($7秒)を維持し、品質と効率のバランスを効果的に損なう。私たちのプロジェクトページは以下のとおりです。

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