論文の概要: MicroDreamer: Zero-shot 3D Generation in $\sim$20 Seconds by Score-based Iterative Reconstruction
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.19525v2
- Date: Tue, 28 May 2024 01:42:13 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-05-30 00:39:49.542107
- Title: MicroDreamer: Zero-shot 3D Generation in $\sim$20 Seconds by Score-based Iterative Reconstruction
- Title（参考訳）: MicroDreamer: スコアベースイテレーティブレコンストラクションによる$\sim$20秒のゼロショット3D生成
- Authors: Luxi Chen, Zhengyi Wang, Zihan Zhou, Tingting Gao, Hang Su, Jun Zhu, Chongxuan Li,
- Abstract要約: そこで本研究では,NFEの削減のために,異なる3次元再構成過程を模倣した効率的かつ汎用的なアルゴリズムであるスコアベース反復再構成(SIR)を導入する。
我々は,様々な3次元表現や3次元生成タスクに適用可能な,MicroDreamerと呼ばれる効率的な手法を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 37.07128043394227
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Optimization-based approaches, such as score distillation sampling (SDS), show promise in zero-shot 3D generation but suffer from low efficiency, primarily due to the high number of function evaluations (NFEs) required for each sample. In this paper, we introduce score-based iterative reconstruction (SIR), an efficient and general algorithm mimicking a differentiable 3D reconstruction process to reduce the NFEs. Given a single set of images sampled from a multi-view score-based diffusion model, SIR repeatedly optimizes 3D parameters, unlike the single-step optimization in SDS. With other improvements in training, we present an efficient approach called MicroDreamer that generally applies to various 3D representations and 3D generation tasks. In particular, retaining a comparable performance, MicroDreamer is 5-20 times faster than SDS in generating neural radiance field and takes about 20 seconds to generate meshes from 3D Gaussian splatting on a single A100 GPU, halving the time of the fastest zero-shot baseline, DreamGaussian. Our code is available at \url{https://github.com/ML-GSAI/MicroDreamer}.
- Abstract（参考訳）: スコア蒸留サンプリング(SDS)のような最適化に基づくアプローチは、ゼロショット3D生成において有望であるが、主に各試料に必要な関数評価(NFE)の多さにより、低効率に悩まされている。
本稿では,NFEの削減のために,異なる3次元再構成過程を模倣した効率的かつ汎用的なアルゴリズムであるスコアベース反復再構成(SIR)を提案する。
多視点スコアベース拡散モデルから一組のイメージがサンプリングされた場合、SIRはSDSの単一ステップ最適化とは異なり、繰り返し3Dパラメータを最適化する。
トレーニングにおける他の改善とともに、様々な3D表現や3D生成タスクに適用可能な、MicroDreamerと呼ばれる効率的なアプローチを提案する。
特に同等のパフォーマンスを維持しているMicroDreamerは、SDSよりも5～20倍高速で、A100 GPU上で3Dガウススプレイティングからメッシュを生成するのに約20秒かかり、最速のゼロショットベースラインであるDreamGaussianの時間を半減する。
私たちのコードは \url{https://github.com/ML-GSAI/MicroDreamer} で利用可能です。
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