論文の概要: Magic-Boost: Boost 3D Generation with Mutli-View Conditioned Diffusion

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.06429v1
• Date: Tue, 9 Apr 2024 16:20:03 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-10 14:01:33.817658
• Title: Magic-Boost: Boost 3D Generation with Mutli-View Conditioned Diffusion
• Title（参考訳）: Magic-Boost: Mutli-View Conditioned Diffusionによる3D生成
• Authors: Fan Yang, Jianfeng Zhang, Yichun Shi, Bowen Chen, Chenxu Zhang, Huichao Zhang, Xiaofeng Yang, Jiashi Feng, Guosheng Lin,
• Abstract要約: 粗い生成結果を著しく洗練する多視点条件拡散モデルであるMagic-Boostを提案する。 以前のテキストや単一イメージベースの拡散モデルと比較して、Magic-Boostは高一貫性で画像を生成する堅牢な能力を示している。 入力画像の同一性によく整合した正確なSDSガイダンスを提供し、初期生成結果の幾何学的およびテクスチャの局所的な詳細を豊かにする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 88.02512124661884
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Benefiting from the rapid development of 2D diffusion models, 3D content creation has made significant progress recently. One promising solution involves the fine-tuning of pre-trained 2D diffusion models to harness their capacity for producing multi-view images, which are then lifted into accurate 3D models via methods like fast-NeRFs or large reconstruction models. However, as inconsistency still exists and limited generated resolution, the generation results of such methods still lack intricate textures and complex geometries. To solve this problem, we propose Magic-Boost, a multi-view conditioned diffusion model that significantly refines coarse generative results through a brief period of SDS optimization ($\sim15$min). Compared to the previous text or single image based diffusion models, Magic-Boost exhibits a robust capability to generate images with high consistency from pseudo synthesized multi-view images. It provides precise SDS guidance that well aligns with the identity of the input images, enriching the local detail in both geometry and texture of the initial generative results. Extensive experiments show Magic-Boost greatly enhances the coarse inputs and generates high-quality 3D assets with rich geometric and textural details. (Project Page: https://magic-research.github.io/magic-boost/)
• Abstract（参考訳）: 2次元拡散モデルの急速な発展により、3次元コンテンツ作成は近年大きな進歩を遂げている。 1つの有望な解決策は、トレーニング済みの2D拡散モデルの微調整によって、マルチビュー画像の生成能力を活用し、高速NeRFや大規模な再構成モデルなどの方法で正確な3Dモデルに持ち上げられることだ。 しかし、一貫性が残っており、解像度が限られているため、複雑なテクスチャや複雑なジオメトリーはいまだに生成されない。 この問題を解決するために,SDS最適化の短時間(\sim15$min)を通じて粗大な生成結果を著しく洗練するマルチビュー条件付き拡散モデルMagic-Boostを提案する。 従来のテキストや単一画像ベース拡散モデルと比較して、Magic-Boostは擬似的に合成されたマルチビュー画像から高い一貫性を持つ画像を生成する堅牢な能力を示す。 入力画像の同一性によく整合した正確なSDSガイダンスを提供し、初期生成結果の幾何学的およびテクスチャの局所的な詳細を豊かにする。 大規模な実験により、Magic-Boostは粗い入力を大幅に強化し、リッチな幾何学的およびテクスチュラルな詳細で高品質な3Dアセットを生成する。 (プロジェクトページ:https://magic-research.github.io/magic-boost/)

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