論文の概要: Unique3D: High-Quality and Efficient 3D Mesh Generation from a Single Image

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.20343v1
• Date: Thu, 30 May 2024 17:59:54 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-31 12:50:16.735361
• Title: Unique3D: High-Quality and Efficient 3D Mesh Generation from a Single Image
• Title（参考訳）: Unique3D:単一画像からの高品質で効率的な3Dメッシュ生成
• Authors: Kailu Wu, Fangfu Liu, Zhihan Cai, Runjie Yan, Hanyang Wang, Yating Hu, Yueqi Duan, Kaisheng Ma,
• Abstract要約: Unique3Dは、シングルビュー画像から高品質な3Dメッシュを効率的に生成するための、新しい画像間3Dフレームワークである。 我々のフレームワークは、最先端世代の忠実さと強力な一般化性を備えている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 28.759158325097093
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: In this work, we introduce Unique3D, a novel image-to-3D framework for efficiently generating high-quality 3D meshes from single-view images, featuring state-of-the-art generation fidelity and strong generalizability. Previous methods based on Score Distillation Sampling (SDS) can produce diversified 3D results by distilling 3D knowledge from large 2D diffusion models, but they usually suffer from long per-case optimization time with inconsistent issues. Recent works address the problem and generate better 3D results either by finetuning a multi-view diffusion model or training a fast feed-forward model. However, they still lack intricate textures and complex geometries due to inconsistency and limited generated resolution. To simultaneously achieve high fidelity, consistency, and efficiency in single image-to-3D, we propose a novel framework Unique3D that includes a multi-view diffusion model with a corresponding normal diffusion model to generate multi-view images with their normal maps, a multi-level upscale process to progressively improve the resolution of generated orthographic multi-views, as well as an instant and consistent mesh reconstruction algorithm called ISOMER, which fully integrates the color and geometric priors into mesh results. Extensive experiments demonstrate that our Unique3D significantly outperforms other image-to-3D baselines in terms of geometric and textural details.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,一視点画像から高品質な3Dメッシュを効率よく生成する新しい画像対3DフレームワークUnique3Dについて紹介する。 SDS(Score Distillation Sampling)に基づく従来の手法では、大きな2次元拡散モデルから3次元の知識を蒸留することで、多種多様な3次元結果が得られるが、それらは通常、一貫性のない問題を伴うケースごとの最適化時間に悩まされる。 近年の研究では、多視点拡散モデルの微調整や高速フィードフォワードモデルの訓練により、この問題に対処し、より良い3D結果を生成する。 しかし、不整合と限られた解像度のため、複雑なテクスチャや複雑なジオメトリーがまだ欠けている。 単一画像から3Dへの高忠実度, 一貫性, 効率を実現するために, 対応する正規拡散モデルを持つ多視点拡散モデルを含む新しいフレームワークUnique3D, 生成した直交多重ビューの解像度を段階的に改善する多段階アップスケールプロセス, ISOMERと呼ばれる即時かつ一貫したメッシュ再構成アルゴリズムを提案する。 大規模な実験により、我々のUnique3Dは幾何学的およびテクスチャ的詳細の観点から、他の画像から3Dへのベースラインを著しく上回っていることが示された。

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