論文の概要: Diffusion Time-step Curriculum for One Image to 3D Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.04562v3
• Date: Fri, 3 May 2024 01:59:57 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-06 17:18:04.065692
• Title: Diffusion Time-step Curriculum for One Image to 3D Generation
• Title（参考訳）: 1次元画像から3次元画像への拡散時間計算
• Authors: Xuanyu Yi, Zike Wu, Qingshan Xu, Pan Zhou, Joo-Hwee Lim, Hanwang Zhang,
• Abstract要約: テキストバッフル画像から3Dオブジェクトを再構成する際の見知らぬ視点の欠如を克服するために,スコア蒸留サンプリング(SDS)が広く採用されている。 最適化中の拡散時間ステップの無差別な処理方法として,クルックスが見過ごされていることが判明した。 本稿では,教師モデルと学生モデルの両方が,時間段階のカリキュラムと密接な連携を図ったDiffusion Time-step Curriculum One-image-to-3D Pipeline (DTC123)を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 91.07638345953016
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Score distillation sampling~(SDS) has been widely adopted to overcome the absence of unseen views in reconstructing 3D objects from a \textbf{single} image. It leverages pre-trained 2D diffusion models as teacher to guide the reconstruction of student 3D models. Despite their remarkable success, SDS-based methods often encounter geometric artifacts and texture saturation. We find out the crux is the overlooked indiscriminate treatment of diffusion time-steps during optimization: it unreasonably treats the student-teacher knowledge distillation to be equal at all time-steps and thus entangles coarse-grained and fine-grained modeling. Therefore, we propose the Diffusion Time-step Curriculum one-image-to-3D pipeline (DTC123), which involves both the teacher and student models collaborating with the time-step curriculum in a coarse-to-fine manner. Extensive experiments on NeRF4, RealFusion15, GSO and Level50 benchmark demonstrate that DTC123 can produce multi-view consistent, high-quality, and diverse 3D assets. Codes and more generation demos will be released in https://github.com/yxymessi/DTC123.
• Abstract（参考訳）: スコア蒸留サンプリング~(SDS)は, textbf{single}画像から3Dオブジェクトを再構成する際, 目に見えない視点の欠如を克服するために広く採用されている。 教師として事前訓練された2D拡散モデルを利用して、学生の3Dモデルの再構築を指導する。 彼らの顕著な成功にもかかわらず、SDSベースの手法は、しばしば幾何学的アーティファクトやテクスチャ飽和に遭遇する。 学習者の知識蒸留をあらゆる時間ステップで等しく扱い、粗くきめ細かなモデリングを行う。 そこで本稿では,教師モデルと学生モデルの両方が,時間段階のカリキュラムと密接な連携を図ったDiffusion Time-step Curriculum One-image-to-3D Pipeline(DTC123)を提案する。 NeRF4、RealFusion15、GSO、Level50ベンチマークの大規模な実験により、DTC123は多視点一貫した高品質で多様な3Dアセットを生成できることが示された。 コードやその他の世代のデモはhttps://github.com/yxymessi/DTC123.comで公開される。

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