論文の概要: GaussianCube: A Structured and Explicit Radiance Representation for 3D Generative Modeling

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.19655v4
• Date: Thu, 31 Oct 2024 03:33:30 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-01 16:57:38.544248
• Title: GaussianCube: A Structured and Explicit Radiance Representation for 3D Generative Modeling
• Title（参考訳）: GaussianCube:3次元生成モデリングのための構造的かつ明示的な放射率表現
• Authors: Bowen Zhang, Yiji Cheng, Jiaolong Yang, Chunyu Wang, Feng Zhao, Yansong Tang, Dong Chen, Baining Guo,
• Abstract要約: 構造的かつ完全明快な放射率表現を導入し、3次元生成モデリングを大幅に促進する。 我々はまず,新しい密度制約付きガウス適合アルゴリズムを用いてガウスキューブを導出する。 非条件およびクラス条件オブジェクト生成、デジタルアバター生成、テキスト・トゥ・3Dによる実験は、我々のモデル合成が最先端の生成結果を達成することを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 55.05713977022407
• License:
• Abstract: We introduce a radiance representation that is both structured and fully explicit and thus greatly facilitates 3D generative modeling. Existing radiance representations either require an implicit feature decoder, which significantly degrades the modeling power of the representation, or are spatially unstructured, making them difficult to integrate with mainstream 3D diffusion methods. We derive GaussianCube by first using a novel densification-constrained Gaussian fitting algorithm, which yields high-accuracy fitting using a fixed number of free Gaussians, and then rearranging these Gaussians into a predefined voxel grid via Optimal Transport. Since GaussianCube is a structured grid representation, it allows us to use standard 3D U-Net as our backbone in diffusion modeling without elaborate designs. More importantly, the high-accuracy fitting of the Gaussians allows us to achieve a high-quality representation with orders of magnitude fewer parameters than previous structured representations for comparable quality, ranging from one to two orders of magnitude. The compactness of GaussianCube greatly eases the difficulty of 3D generative modeling. Extensive experiments conducted on unconditional and class-conditioned object generation, digital avatar creation, and text-to-3D synthesis all show that our model achieves state-of-the-art generation results both qualitatively and quantitatively, underscoring the potential of GaussianCube as a highly accurate and versatile radiance representation for 3D generative modeling. Project page: https://gaussiancube.github.io/.
• Abstract（参考訳）: 構造的かつ完全明快な放射率表現を導入し、3次元生成モデリングを大幅に促進する。 既存の放射率表現は暗黙的な特徴デコーダを必要とするか、表現のモデリング能力を著しく低下させるか、空間的に非構造化されているため、主流の3D拡散法と統合することが困難である。 ガウスキューブはまず, 正規化制約付きガウスフィッティングアルゴリズムを用いて導出し, 固定数のガウスフィッティングを用いて精度の高いガウスフィッティングを行い, そのガウスフィッティングを最適輸送により事前に定義されたボクセルグリッドに再構成する。 GaussianCubeは構造化グリッド表現であるため、複雑な設計をせずに拡散モデリングにおいて標準の3D U-Netをバックボーンとして使用できる。 さらに重要なことは、ガウスの高精度なフィッティングにより、1桁から2桁の範囲で、以前の構成された表現よりも桁違いに少ないパラメータで高品質な表現を実現できることである。 ガウスキューブのコンパクト性は、3次元生成モデリングの難しさを大幅に緩和する。 非条件・クラス条件オブジェクト生成、デジタルアバター生成、テキスト・トゥ・3D合成といった実験により、我々のモデルは定性的・定量的に、ガウスキューブの3次元生成モデルにおける高精度かつ多目的な放射率表現としての可能性を実証した。 プロジェクトページ: https://gaussiancube.github.io/.com

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