論文の概要: MatAtlas: Text-driven Consistent Geometry Texturing and Material Assignment
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.02899v1
- Date: Wed, 3 Apr 2024 17:57:15 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-04-04 16:40:30.923704
- Title: MatAtlas: Text-driven Consistent Geometry Texturing and Material Assignment
- Title(参考訳): MatAtlas: テキスト駆動の一貫性幾何テクスチャとマテリアルアサイン
- Authors: Duygu Ceylan, Valentin Deschaintre, Thibault Groueix, Rosalie Martin, Chun-Hao Huang, Romain Rouffet, Vladimir Kim, Gaëtan Lassagne,
- Abstract要約: MatAtlasは、一貫したテキスト誘導3Dモデルのための方法である。
多段階のテクスチャリファインメントプロセスを提案することにより、品質と一貫性を著しく改善する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 11.721314027024547
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: We present MatAtlas, a method for consistent text-guided 3D model texturing. Following recent progress we leverage a large scale text-to-image generation model (e.g., Stable Diffusion) as a prior to texture a 3D model. We carefully design an RGB texturing pipeline that leverages a grid pattern diffusion, driven by depth and edges. By proposing a multi-step texture refinement process, we significantly improve the quality and 3D consistency of the texturing output. To further address the problem of baked-in lighting, we move beyond RGB colors and pursue assigning parametric materials to the assets. Given the high-quality initial RGB texture, we propose a novel material retrieval method capitalized on Large Language Models (LLM), enabling editabiliy and relightability. We evaluate our method on a wide variety of geometries and show that our method significantly outperform prior arts. We also analyze the role of each component through a detailed ablation study.
- Abstract(参考訳): テキスト誘導型3次元モデルテクスチャの一貫した手法であるMatAtlasを提案する。
最近の進歩の後、我々は3Dモデルのテクスチャ前処理として大規模なテキスト・画像生成モデル(例えば、安定拡散)を活用している。
我々は、深さとエッジによって駆動されるグリッドパターン拡散を利用するRGBテクスチャパイプラインを慎重に設計する。
多段階のテクスチャリファインメントプロセスを提案することにより、テクスチャ出力の品質と3次元一貫性を大幅に改善する。
焼き込み照明の問題点をさらに解決するため、RGB色を超えてパラメトリック素材を資産に割り当てる。
高品質なRGBテクスチャを前提として,Large Language Models (LLM) を利用した新しい素材検索手法を提案する。
本手法は多種多様なジオメトリーで評価し,先行技術よりも優れていたことを示す。
また,各成分の役割を詳細なアブレーション研究により分析した。
関連論文リスト
- TEXGen: a Generative Diffusion Model for Mesh Textures [63.43159148394021]
我々は、UVテクスチャ空間自体における学習の根本的な問題に焦点を当てる。
本稿では,点クラウド上にアテンション層を持つUVマップ上の畳み込みをインターリーブするスケーラブルなネットワークアーキテクチャを提案する。
テキストプロンプトとシングルビュー画像によって導かれるUVテクスチャマップを生成する7億のパラメータ拡散モデルを訓練する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-11-22T05:22:11Z) - Edify 3D: Scalable High-Quality 3D Asset Generation [53.86838858460809]
Edify 3Dは高品質な3Dアセット生成のために設計された高度なソリューションである。
提案手法は,2分間で詳細な形状,清潔な形状のトポロジ,高分解能なテクスチャ,材料で高品質な3Dアセットを生成できる。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-11-11T17:07:43Z) - TexPro: Text-guided PBR Texturing with Procedural Material Modeling [23.8905505397344]
TexProはテキストプロンプトを入力した3Dメッシュの高忠実度材料生成のための新しい手法である。
我々はまず,最新のテキスト・画像モデルを用いて入力されたテキスト・プロンプトからマルチビュー・リファレンス・イメージを生成する。
我々は最近の異なる手続き材料を用いたレンダリングに基づく最適化によりテクスチャマップを導出する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-10-21T11:10:07Z) - TexGen: Text-Guided 3D Texture Generation with Multi-view Sampling and Resampling [37.67373829836975]
テクスチャ生成のための新しい多視点サンプリングおよび再サンプリングフレームワークであるTexGenを提案する。
提案手法は,高精細度3次元オブジェクトに対して,高精細度で優れたテクスチャ品質を実現する。
また,テクスチャ生成技術は,テクスチャ編集にも適用可能である。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-08-02T14:24:40Z) - MaPa: Text-driven Photorealistic Material Painting for 3D Shapes [80.66880375862628]
本稿では,テキスト記述から3次元メッシュの材料を作成することを目的とする。
テクスチャマップを合成する既存の方法とは異なり、我々はセグメントワイドな手続き的な材料グラフを生成することを提案する。
我々のフレームワークは高品質なレンダリングをサポートし、編集にかなりの柔軟性を提供します。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-04-26T17:54:38Z) - EucliDreamer: Fast and High-Quality Texturing for 3D Models with Depth-Conditioned Stable Diffusion [5.158983929861116]
EucliDreamerは、テキストとプロンプトが与えられた3次元モデルのテクスチャを生成するための、シンプルで効果的な方法である。
テクスチャは3次元表面上の暗黙の関数としてパラメータ化され、スコア蒸留サンプリング(SDS)プロセスと微分レンダリングで最適化される。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-04-16T04:44:16Z) - TexFusion: Synthesizing 3D Textures with Text-Guided Image Diffusion
Models [77.85129451435704]
大規模誘導画像拡散モデルを用いて3次元テクスチャを合成する手法を提案する。
具体的には、潜時拡散モデルを利用し、セット・デノナイジング・モデルと集合・デノナイジング・テキスト・マップを適用する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-10-20T19:15:29Z) - PaintHuman: Towards High-fidelity Text-to-3D Human Texturing via
Denoised Score Distillation [89.09455618184239]
テキスト・ツー・3D世代における最近の進歩は画期的なものである。
そこで我々はPaintHumanというモデルを提案し,その課題を2つの側面から解決する。
奥行きマップを手引きとして,現実的なセマンティックなテクスチャの整合性を保証する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-10-14T00:37:16Z) - TEXTure: Text-Guided Texturing of 3D Shapes [71.13116133846084]
TEXTureは,テクスチャのテクスチャのテクスチャの編集,編集,転送を行う新しい方法である。
表面テクスチャを明示することなくシームレスな3次元テクスチャを生成する3次元マップ分割プロセスを定義する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-02-03T13:18:45Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。