論文の概要: LRM-Zero: Training Large Reconstruction Models with Synthesized Data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.09371v2
• Date: Fri, 01 Nov 2024 00:22:26 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-04 14:32:58.079615
• Title: LRM-Zero: Training Large Reconstruction Models with Synthesized Data
• Title（参考訳）: LRM-Zero: 合成データによる大規模復元モデルの訓練
• Authors: Desai Xie, Sai Bi, Zhixin Shu, Kai Zhang, Zexiang Xu, Yi Zhou, Sören Pirk, Arie Kaufman, Xin Sun, Hao Tan,
• Abstract要約: LRM-Zeroは完全に3Dビュー上に表示し、高品質でインタラクティブな3Dオブジェクトの可視化を実現する。 ゼロクオリティの高いフィールドで利用できる3D再構成とは異なり、LRM-Zero再構成はゼロクオリティの高さで利用できる。 我々は、実際の重要な設計選択と競争訓練に寄与するLRM-Zeroのいくつかの重要な設計選択を分析する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 35.732919658869754
• License:
• Abstract: We present LRM-Zero, a Large Reconstruction Model (LRM) trained entirely on synthesized 3D data, achieving high-quality sparse-view 3D reconstruction. The core of LRM-Zero is our procedural 3D dataset, Zeroverse, which is automatically synthesized from simple primitive shapes with random texturing and augmentations (e.g., height fields, boolean differences, and wireframes). Unlike previous 3D datasets (e.g., Objaverse) which are often captured or crafted by humans to approximate real 3D data, Zeroverse completely ignores realistic global semantics but is rich in complex geometric and texture details that are locally similar to or even more intricate than real objects. We demonstrate that our LRM-Zero, trained with our fully synthesized Zeroverse, can achieve high visual quality in the reconstruction of real-world objects, competitive with models trained on Objaverse. We also analyze several critical design choices of Zeroverse that contribute to LRM-Zero's capability and training stability. Our work demonstrates that 3D reconstruction, one of the core tasks in 3D vision, can potentially be addressed without the semantics of real-world objects. The Zeroverse's procedural synthesis code and interactive visualization are available at: https://desaixie.github.io/lrm-zero/.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,LRM-Zeroについて述べる。LRM-Zeroは,合成した3Dデータに基づいて学習し,高品質なスパースビュー3D再構成を実現する。 LRM-Zeroのコアは手続き的な3DデータセットであるZeroverseで、ランダムなテクスチャと拡張(例えば、高さのフィールド、ブール差、ワイヤフレームなど)で単純なプリミティブな形状から自動的に合成されます。 従来の3Dデータセット(例:Objaverse)とは異なり、Zeroverseはリアルなグローバルなセマンティクスを完全に無視するが、局所的に実際のオブジェクトと似ているか、より複雑である複雑な幾何学的・テクスチャ的詳細に富んでいる。 我々は、完全に合成されたZeroverseでトレーニングしたLRM-Zeroが、Objaverseでトレーニングしたモデルと競合する現実世界のオブジェクトの再構築において、高い視覚的品質を実現することを実証した。 また、LRM-Zeroの能力と訓練安定性に寄与するZeroverseのいくつかの重要な設計選択についても分析する。 我々の研究は、3Dビジョンの中核となるタスクである3D再構成が、現実世界のオブジェクトの意味論なしで対処できることを実証している。 Zeroverseの手続き的な合成コードとインタラクティブな視覚化は、https://desaixie.github.io/lrm-zero/.com/で公開されている。

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