論文の概要: Compress3D: a Compressed Latent Space for 3D Generation from a Single Image

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.13524v1
• Date: Wed, 20 Mar 2024 11:51:04 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-21 16:57:51.285092
• Title: Compress3D: a Compressed Latent Space for 3D Generation from a Single Image
• Title（参考訳）: Compress3D:1枚の画像から3D画像を生成する圧縮潜在空間
• Authors: Bowen Zhang, Tianyu Yang, Yu Li, Lei Zhang, Xi Zhao,
• Abstract要約: トリプレーンオートエンコーダは3次元モデルをコンパクトな3次元ラテント空間に符号化し、3次元幾何情報とテクスチャ情報の両方を圧縮する。 本稿では,低解像度の潜在表現を用いて高解像度の3D特徴量から特徴を問合せする3D対応のクロスアテンション機構を提案する。 われわれのアプローチでは、1つのA100 GPU上で7秒で高品質な3Dアセットを生成できる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 27.53099431097921
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: 3D generation has witnessed significant advancements, yet efficiently producing high-quality 3D assets from a single image remains challenging. In this paper, we present a triplane autoencoder, which encodes 3D models into a compact triplane latent space to effectively compress both the 3D geometry and texture information. Within the autoencoder framework, we introduce a 3D-aware cross-attention mechanism, which utilizes low-resolution latent representations to query features from a high-resolution 3D feature volume, thereby enhancing the representation capacity of the latent space. Subsequently, we train a diffusion model on this refined latent space. In contrast to solely relying on image embedding for 3D generation, our proposed method advocates for the simultaneous utilization of both image embedding and shape embedding as conditions. Specifically, the shape embedding is estimated via a diffusion prior model conditioned on the image embedding. Through comprehensive experiments, we demonstrate that our method outperforms state-of-the-art algorithms, achieving superior performance while requiring less training data and time. Our approach enables the generation of high-quality 3D assets in merely 7 seconds on a single A100 GPU.
• Abstract（参考訳）: 3D世代は大きな進歩を見せているが、1枚の画像から高品質な3Dアセットを効率よく生産するのは難しい。 本稿では,3次元モデルとテクスチャ情報の両方を効果的に圧縮するために,3次元モデルをコンパクトな3次元ラテント空間に符号化する3次元オートエンコーダを提案する。 オートエンコーダフレームワーク内では,低解像度の潜在表現を用いて高解像度の3次元特徴量から特徴量を問合せし,潜在空間の表現能力を向上する3D対応のクロスアテンション機構を導入する。 その後、この洗練された潜在空間上で拡散モデルを訓練する。 画像埋め込みのみを3次元生成に頼っているのとは対照的に,本提案手法は画像埋め込みと形状埋め込みを同時利用することを条件として提唱している。 具体的には、画像埋め込みに条件付き拡散先行モデルを用いて形状埋め込みを推定する。 包括的実験により,本手法は最先端のアルゴリズムより優れ,訓練データや時間が少なくて優れた性能が得られることを示した。 われわれのアプローチでは、1つのA100 GPU上で7秒で高品質な3Dアセットを生成できる。

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