論文の概要: GRM: Large Gaussian Reconstruction Model for Efficient 3D Reconstruction and Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.14621v1
• Date: Thu, 21 Mar 2024 17:59:34 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-22 13:00:31.962214
• Title: GRM: Large Gaussian Reconstruction Model for Efficient 3D Reconstruction and Generation
• Title（参考訳）: GRM:高効率3次元再構成・生成のための大規模ガウス再構成モデル
• Authors: Yinghao Xu, Zifan Shi, Wang Yifan, Hansheng Chen, Ceyuan Yang, Sida Peng, Yujun Shen, Gordon Wetzstein,
• Abstract要約: 約0.1秒でスパースビュー画像から3Dアセットを復元できる大規模再構成機であるGRMを紹介する。 GRMは、マルチビュー情報を効率的に組み込んだフィードフォワードトランスフォーマーベースのモデルである。 また,既存の多視点拡散モデルと統合することにより,テキスト・ツー・3Dや画像・ツー・3Dといった生成タスクにおけるGRMの可能性を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 85.15374487533643
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We introduce GRM, a large-scale reconstructor capable of recovering a 3D asset from sparse-view images in around 0.1s. GRM is a feed-forward transformer-based model that efficiently incorporates multi-view information to translate the input pixels into pixel-aligned Gaussians, which are unprojected to create a set of densely distributed 3D Gaussians representing a scene. Together, our transformer architecture and the use of 3D Gaussians unlock a scalable and efficient reconstruction framework. Extensive experimental results demonstrate the superiority of our method over alternatives regarding both reconstruction quality and efficiency. We also showcase the potential of GRM in generative tasks, i.e., text-to-3D and image-to-3D, by integrating it with existing multi-view diffusion models. Our project website is at: https://justimyhxu.github.io/projects/grm/.
• Abstract（参考訳）: 約0.1秒でスパースビュー画像から3Dアセットを復元できる大規模再構成機であるGRMを紹介する。 GRMは、マルチビュー情報を効率よく組み込んだフィードフォワードトランスフォーマーベースのモデルであり、入力画素を画素整列ガウスに変換する。 トランスフォーマーアーキテクチャと3Dガウシアンの使用により、スケーラブルで効率的な再構築フレームワークがアンロックされる。 大規模な実験結果から,再建の質と効率の両面において,提案手法が代替手法よりも優れていることが示された。 また,既存の多視点拡散モデルと統合することにより,テキスト・ツー・3Dや画像・ツー・3Dといった生成タスクにおけるGRMの可能性を示す。 プロジェクトのWebサイトは以下の通り。

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