論文の概要: DreamScene: 3D Gaussian-based Text-to-3D Scene Generation via Formation Pattern Sampling

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.03575v2
• Date: Fri, 19 Jul 2024 07:28:03 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-22 23:27:33.446582
• Title: DreamScene: 3D Gaussian-based Text-to-3D Scene Generation via Formation Pattern Sampling
• Title（参考訳）: DreamScene: フォーメーションパターンサンプリングによる3Dガウスに基づくテキストから3Dのシーン生成
• Authors: Haoran Li, Haolin Shi, Wenli Zhang, Wenjun Wu, Yong Liao, Lin Wang, Lik-hang Lee, Pengyuan Zhou,
• Abstract要約: 本稿では,上記の3つの課題に主に2つの戦略を用いて対処する,新しいテキストから3Dシーン生成フレームワークDreamSceneを提案する。 まずDreamSceneは、3Dオブジェクトの生成パターンによってガイドされるマルチステップサンプリング戦略であるFormation Pattern Smpling(FPS)を採用して、高速でセマンティックにリッチで高品質な表現を形成する。 第二に、DreamSceneは、屋内と屋外の両方に特化して設計されたプログレッシブな3段階カメラサンプリング戦略を採用しており、オブジェクト環境統合とシーン全体の3D一貫性を効果的に確保している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.807481666320825
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Text-to-3D scene generation holds immense potential for the gaming, film, and architecture sectors. Despite significant progress, existing methods struggle with maintaining high quality, consistency, and editing flexibility. In this paper, we propose DreamScene, a 3D Gaussian-based novel text-to-3D scene generation framework, to tackle the aforementioned three challenges mainly via two strategies. First, DreamScene employs Formation Pattern Sampling (FPS), a multi-timestep sampling strategy guided by the formation patterns of 3D objects, to form fast, semantically rich, and high-quality representations. FPS uses 3D Gaussian filtering for optimization stability, and leverages reconstruction techniques to generate plausible textures. Second, DreamScene employs a progressive three-stage camera sampling strategy, specifically designed for both indoor and outdoor settings, to effectively ensure object-environment integration and scene-wide 3D consistency. Last, DreamScene enhances scene editing flexibility by integrating objects and environments, enabling targeted adjustments. Extensive experiments validate DreamScene's superiority over current state-of-the-art techniques, heralding its wide-ranging potential for diverse applications. Code and demos will be released at https://dreamscene-project.github.io .
• Abstract（参考訳）: テキストから3Dのシーン生成は、ゲーム、映画、建築の分野で大きな可能性を秘めている。 大幅な進歩にもかかわらず、既存のメソッドは高品質、一貫性、編集の柔軟性を維持するのに苦労している。 本稿では,前述の3つの課題に主に2つの戦略を用いて取り組むために,3次元ガウスに基づく新しい3次元シーン生成フレームワークであるDreamSceneを提案する。 まずDreamSceneは、3Dオブジェクトの生成パターンによってガイドされるマルチステップサンプリング戦略であるFormation Pattern Smpling(FPS)を採用して、高速でセマンティックにリッチで高品質な表現を形成する。 FPSは最適化安定性のために3Dガウスフィルタを使用し、再現技術を活用して可塑性テクスチャを生成する。 第二に、DreamSceneは、屋内と屋外の両方に特化して設計されたプログレッシブな3段階カメラサンプリング戦略を採用しており、オブジェクト環境統合とシーン全体の3D一貫性を効果的に確保している。 最後にDreamSceneは、オブジェクトと環境を統合することでシーン編集の柔軟性を高め、ターゲットの調整を可能にする。 広範囲にわたる実験は、現在の最先端技術よりもドリームシーンの優位性を検証し、幅広い応用の可能性を強調した。 コードとデモはhttps://dreamscene-project.github.ioで公開される。

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