論文の概要: InstantMesh: Efficient 3D Mesh Generation from a Single Image with Sparse-view Large Reconstruction Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.07191v2
• Date: Sun, 14 Apr 2024 16:54:24 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-16 19:31:26.076986
• Title: InstantMesh: Efficient 3D Mesh Generation from a Single Image with Sparse-view Large Reconstruction Models
• Title（参考訳）: InstantMesh: スパースビュー大再構成モデルを用いた単一画像からの効率的な3Dメッシュ生成
• Authors: Jiale Xu, Weihao Cheng, Yiming Gao, Xintao Wang, Shenghua Gao, Ying Shan,
• Abstract要約: InstantMeshは、単一のイメージからインスタント3Dメッシュを生成するためのフィードフォワードフレームワークである。 最新世代の品質とトレーニングのスケーラビリティが特徴だ。 InstantMeshのコード、重み、デモをすべてリリースし、3D生成AIのコミュニティに多大な貢献ができることを意図しています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 66.83681825842135
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We present InstantMesh, a feed-forward framework for instant 3D mesh generation from a single image, featuring state-of-the-art generation quality and significant training scalability. By synergizing the strengths of an off-the-shelf multiview diffusion model and a sparse-view reconstruction model based on the LRM architecture, InstantMesh is able to create diverse 3D assets within 10 seconds. To enhance the training efficiency and exploit more geometric supervisions, e.g, depths and normals, we integrate a differentiable iso-surface extraction module into our framework and directly optimize on the mesh representation. Experimental results on public datasets demonstrate that InstantMesh significantly outperforms other latest image-to-3D baselines, both qualitatively and quantitatively. We release all the code, weights, and demo of InstantMesh, with the intention that it can make substantial contributions to the community of 3D generative AI and empower both researchers and content creators.
• Abstract（参考訳）: InstantMeshは、単一の画像からインスタント3Dメッシュを生成するためのフィードフォワードフレームワークで、最先端の生成品質とトレーニングのスケーラビリティを特徴とする。 既製のマルチビュー拡散モデルとLRMアーキテクチャに基づくスパースビュー再構成モデルの強みを相乗化することにより、InstantMeshは10秒以内に多様な3Dアセットを作成することができる。 トレーニング効率を向上し,例えば深度や正規度などの幾何学的監督を活用すべく,我々は,微分可能な等表面抽出モジュールを我々のフレームワークに統合し,メッシュ表現を直接最適化する。 公開データセットに関する実験結果によると、InstantMeshは他の最新の画像から3Dのベースラインよりも質的にも定量的にも大幅に上回っている。 InstantMeshのコード、重み、デモをすべてリリースし、3D生成AIのコミュニティに多大な貢献をし、研究者とコンテンツクリエーターの両方に力を与えることを意図しています。

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