論文の概要: Consistency^2: Consistent and Fast 3D Painting with Latent Consistency Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.11202v1
• Date: Mon, 17 Jun 2024 04:40:07 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-18 18:24:06.799749
• Title: Consistency^2: Consistent and Fast 3D Painting with Latent Consistency Models
• Title（参考訳）: Consistency^2: 持続的かつ高速な3次元絵画
• Authors: Tianfu Wang, Anton Obukhov, Konrad Schindler,
• Abstract要約: ジェネレーティブ3Dペイントは、高解像度の3Dアセット管理とリサイクルにおいて、最大の生産性向上要因である。 課題に対するLCM(Latent Consistency Model)適応を提案する。 提案モデルの強みと弱みを分析し,定量的かつ質的に評価する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 29.818123424954294
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Generative 3D Painting is among the top productivity boosters in high-resolution 3D asset management and recycling. Ever since text-to-image models became accessible for inference on consumer hardware, the performance of 3D Painting methods has consistently improved and is currently close to plateauing. At the core of most such models lies denoising diffusion in the latent space, an inherently time-consuming iterative process. Multiple techniques have been developed recently to accelerate generation and reduce sampling iterations by orders of magnitude. Designed for 2D generative imaging, these techniques do not come with recipes for lifting them into 3D. In this paper, we address this shortcoming by proposing a Latent Consistency Model (LCM) adaptation for the task at hand. We analyze the strengths and weaknesses of the proposed model and evaluate it quantitatively and qualitatively. Based on the Objaverse dataset samples study, our 3D painting method attains strong preference in all evaluations. Source code is available at https://github.com/kongdai123/consistency2.
• Abstract（参考訳）: ジェネレーティブ3Dペイントは、高解像度の3Dアセット管理とリサイクルにおいて、最大の生産性向上要因である。 消費者ハードウェア上での推測にテキスト・ツー・イメージ・モデルが利用可能になって以来、3Dペイント法の性能は一貫して改善され、現在は高機能化に近づいている。 ほとんどのモデルの中核は、本質的に時間を要する反復過程である潜在空間における拡散をデノベーションするものである。 近年, サンプリングイテレーションを桁違いに高速化し, サンプリングイテレーションを削減するために, 複数の技術が開発されている。 2D生成イメージングのために設計されたこれらの技術は、それらを3Dに持ち上げるためのレシピを持っていない。 本稿では,現在進行中の課題に対してLCM(Latent Consistency Model)適応を提案することで,この問題に対処する。 提案モデルの強みと弱みを分析し,定量的かつ質的に評価する。 Objaverse のサンプルデータから,本手法はすべての評価において強い嗜好を得ることができた。 ソースコードはhttps://github.com/kongdai123/consistency2.comで入手できる。

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