論文の概要: Hash3D: Training-free Acceleration for 3D Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.06091v1
• Date: Tue, 9 Apr 2024 07:49:30 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-10 15:39:15.354323
• Title: Hash3D: Training-free Acceleration for 3D Generation
• Title（参考訳）: Hash3D:3Dジェネレーションのためのトレーニング不要加速
• Authors: Xingyi Yang, Xinchao Wang,
• Abstract要約: Hash3Dはモデルトレーニングなしでの3D生成の普遍的な加速である。 Hash3Dは、近隣のタイムステップとカメラアングルにまたがる機能マップを効果的にハッシュして再利用することにより、冗長な計算を実質的に防止する。 驚くべきことに、この機能共有機構は生成をスピードアップするだけでなく、合成された3Dオブジェクトの滑らかさとビューの一貫性を高める。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 72.88137795439407
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The evolution of 3D generative modeling has been notably propelled by the adoption of 2D diffusion models. Despite this progress, the cumbersome optimization process per se presents a critical hurdle to efficiency. In this paper, we introduce Hash3D, a universal acceleration for 3D generation without model training. Central to Hash3D is the insight that feature-map redundancy is prevalent in images rendered from camera positions and diffusion time-steps in close proximity. By effectively hashing and reusing these feature maps across neighboring timesteps and camera angles, Hash3D substantially prevents redundant calculations, thus accelerating the diffusion model's inference in 3D generation tasks. We achieve this through an adaptive grid-based hashing. Surprisingly, this feature-sharing mechanism not only speed up the generation but also enhances the smoothness and view consistency of the synthesized 3D objects. Our experiments covering 5 text-to-3D and 3 image-to-3D models, demonstrate Hash3D's versatility to speed up optimization, enhancing efficiency by 1.3 to 4 times. Additionally, Hash3D's integration with 3D Gaussian splatting largely speeds up 3D model creation, reducing text-to-3D processing to about 10 minutes and image-to-3D conversion to roughly 30 seconds. The project page is at https://adamdad.github.io/hash3D/.
• Abstract（参考訳）: 3次元生成モデリングの進化は、2次元拡散モデルの導入によって顕著に促進されている。 この進歩にもかかわらず、各々の面倒な最適化プロセスは、効率性に重大なハードルをもたらす。 本稿では,モデル学習を伴わない3次元生成のための普遍的加速度であるHash3Dを紹介する。 Hash3Dの中心は、カメラの位置と近接した拡散時間から得られる画像において、特徴マップの冗長性が一般的である、という洞察である。 Hash3Dは、これらの特徴マップを近隣の時間ステップとカメラアングルで効果的にハッシュ・再利用することにより、冗長な計算を実質的に防止し、3D生成タスクにおける拡散モデルの推論を加速させる。 適応的なグリッドベースのハッシュによってこれを実現します。 驚くべきことに、この機能共有機構は生成をスピードアップするだけでなく、合成された3Dオブジェクトの滑らかさとビューの一貫性を高める。 5つのテキスト・ツー・3Dモデルと3つの画像・ツー・3Dモデルを対象として,Hash3Dの最適化を高速化し,効率を1.3倍から4倍に向上させる汎用性を実証した。 さらに、Hash3Dは3Dガウス版と統合され、3Dモデル作成が高速化され、テキストから3Dまでの処理は約10分、画像から3Dへの変換は約30秒に短縮された。 プロジェクトページはhttps://adamdad.github.io/hash3D/にある。

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