論文の概要: WordRobe: Text-Guided Generation of Textured 3D Garments

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.17541v2
• Date: Sun, 14 Jul 2024 22:05:06 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-17 01:15:36.285040
• Title: WordRobe: Text-Guided Generation of Textured 3D Garments
• Title（参考訳）: WordRobe:テクスチャ付き3Dガーメントのテキストガイド
• Authors: Astitva Srivastava, Pranav Manu, Amit Raj, Varun Jampani, Avinash Sharma,
• Abstract要約: WordRobeは、ユーザフレンドリーなテキストプロンプトから非ポーズでテクスチャ化された3Dメッシュを生成するための新しいフレームワークである。 本研究では,3次元衣服空間の学習,衣服合成,テクスチャ合成において,現在のSOTAよりも優れた性能を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 30.614451083408266
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: In this paper, we tackle a new and challenging problem of text-driven generation of 3D garments with high-quality textures. We propose "WordRobe", a novel framework for the generation of unposed & textured 3D garment meshes from user-friendly text prompts. We achieve this by first learning a latent representation of 3D garments using a novel coarse-to-fine training strategy and a loss for latent disentanglement, promoting better latent interpolation. Subsequently, we align the garment latent space to the CLIP embedding space in a weakly supervised manner, enabling text-driven 3D garment generation and editing. For appearance modeling, we leverage the zero-shot generation capability of ControlNet to synthesize view-consistent texture maps in a single feed-forward inference step, thereby drastically decreasing the generation time as compared to existing methods. We demonstrate superior performance over current SOTAs for learning 3D garment latent space, garment interpolation, and text-driven texture synthesis, supported by quantitative evaluation and qualitative user study. The unposed 3D garment meshes generated using WordRobe can be directly fed to standard cloth simulation & animation pipelines without any post-processing.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,高品質なテクスチャを用いた3D衣料のテクスチャ生成という,テキスト駆動による新たな課題に取り組む。 ユーザフレンドリーなテキストプロンプトから非ポーズでテクスチャ化された3Dメッシュを生成するための新しいフレームワークであるWordRobeを提案する。 そこで我々は,新しい粗いトレーニング戦略と潜伏解離の損失を用いて3次元衣服の潜伏表現を学習し,より潜伏補間を促進させることにより,これを実現した。 その後,布地をCLIP埋め込み空間に整列させ,テキストによる3D衣料生成と編集を可能にする。 外観モデリングでは、制御ネットのゼロショット生成機能を利用して、単一のフィードフォワード推論ステップでビュー一貫性のあるテクスチャマップを合成し、既存の手法と比較して生成時間を劇的に短縮する。 定量的評価と質的ユーザスタディによって支援された3次元衣服の潜伏空間、衣服補間、テキスト駆動テクスチャ合成の学習において、現在のSOTAよりも優れた性能を示す。 WordRobeを使って生成された非ポーズの3Dメッシュは、後処理なしで標準的な布のシミュレーションとアニメーションパイプラインに直接供給することができる。

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