論文の概要: Infinigen Indoors: Photorealistic Indoor Scenes using Procedural Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.11824v1
• Date: Mon, 17 Jun 2024 17:57:50 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-18 13:04:25.329676
• Title: Infinigen Indoors: Photorealistic Indoor Scenes using Procedural Generation
• Title（参考訳）: Infinigen Indoors:手続き生成を用いたフォトリアリスティックな室内シーン
• Authors: Alexander Raistrick, Lingjie Mei, Karhan Kayan, David Yan, Yiming Zuo, Beining Han, Hongyu Wen, Meenal Parakh, Stamatis Alexandropoulos, Lahav Lipson, Zeyu Ma, Jia Deng,
• Abstract要約: Infinigen Indoorsは、フォトリアリスティックな屋内シーンのプロシージャジェネレータである。 それは、自然の風景に焦点を当てた既存のインフィニゲンシステムの上に構築されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 64.00495042910761
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We introduce Infinigen Indoors, a Blender-based procedural generator of photorealistic indoor scenes. It builds upon the existing Infinigen system, which focuses on natural scenes, but expands its coverage to indoor scenes by introducing a diverse library of procedural indoor assets, including furniture, architecture elements, appliances, and other day-to-day objects. It also introduces a constraint-based arrangement system, which consists of a domain-specific language for expressing diverse constraints on scene composition, and a solver that generates scene compositions that maximally satisfy the constraints. We provide an export tool that allows the generated 3D objects and scenes to be directly used for training embodied agents in real-time simulators such as Omniverse and Unreal. Infinigen Indoors is open-sourced under the BSD license. Please visit https://infinigen.org for code and videos.
• Abstract（参考訳）: Infinigen Indoors(インフィニゲン・インドアズ)は、光リアルな屋内シーンのプロシージャジェネレータである。 自然の風景に焦点を当てた既存のInfinigenシステムの上に構築されているが、家具、建築要素、アプライアンス、その他日常の物を含む様々な手続き的な屋内資産の図書館を導入することで、屋内のシーンにカバー範囲を広げている。 また、シーン構成に関する多様な制約を表現するドメイン固有言語からなる制約ベースのアレンジメントシステムと、制約を最大限に満たすシーン構成を生成する解決器を導入する。 我々は,Omniverse や Unreal などのリアルタイムシミュレータにおいて,生成した3Dオブジェクトやシーンを直接,エンボディエージェントのトレーニングに使用することができるエクスポートツールを提供する。 Infinigen IndoorsはBSDライセンスの下でオープンソース化されている。 コードとビデオについてはhttps://infinigen.orgをご覧ください。

関連論文リスト

• SceneCraft: Layout-Guided 3D Scene Generation [29.713491313796084]
  シーンクラフト(SceneCraft)は、テキスト記述や空間的レイアウトの好みに則った、室内の詳細なシーンを生成する新しい方法である。 本手法は,多様なテクスチャ,一貫した幾何,現実的な視覚的品質を有する複雑な屋内シーン生成において,既存のアプローチを著しく上回っている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-11T17:59:58Z)
• Disentangled 3D Scene Generation with Layout Learning [109.03233745767062]
  本稿では,コンポーネントオブジェクトに絡み合った3Dシーンを生成する手法を提案する。 私たちの重要な洞察は、オブジェクトは空間的に再構成された場合、同じシーンの有効な構成を生成する3Dシーンの一部を見つけることで発見できるということです。 単純さにもかかわらず、我々のアプローチは個々のオブジェクトに3Dシーンを生成することに成功している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-26T18:54:15Z)
• Style-Consistent 3D Indoor Scene Synthesis with Decoupled Objects [84.45345829270626]
  制御可能な3D屋内シーン合成は、技術進歩の最前線にある。 シーンスタイリングの現在の手法は、シーン全体にスタイルを適用することに限定されている。 室内3Dシーンを合成するためのユニークなパイプラインを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-24T03:10:36Z)
• FurniScene: A Large-scale 3D Room Dataset with Intricate Furnishing Scenes [57.47534091528937]
  FurniSceneは、インテリアデザインの専門家による複雑な家具シーンを備えた大規模な3Dルームデータセットである。 具体的には、FurniSceneは11,698の部屋と、89種類のユニークな家具CADモデル39,691種類で構成されている。 室内環境のきめ細かいレイアウト生成に適した2段階拡散シーンモデル(TSDSM)を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-07T12:34:45Z)
• Scene-Conditional 3D Object Stylization and Composition [30.120066605881448]
  3D生成モデルは驚くべき進歩を遂げており、テキストや画像入力からほぼ任意の3Dアセットを生成することができる。 本稿では,既存の3Dアセットのスタイル化を与えられた2Dシーンに適合させるフレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-19T18:50:33Z)
• Infinite Photorealistic Worlds using Procedural Generation [135.10236145573043]
  インフィニゲン(Infinigen)は、自然界のフォトリアリスティックな3Dシーンのプロシージャジェネレータである。 形状からテクスチャに至るまで、すべての資産はランダム化された数学的ルールによってゼロから生成される。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-15T17:46:16Z)
• DisCoScene: Spatially Disentangled Generative Radiance Fields for Controllable 3D-aware Scene Synthesis [90.32352050266104]
  DisCoSceneは高品質で制御可能なシーン合成のための3Daware生成モデルである。 グローバルな局所的差別を伴う2次元画像のみを学習することで、シーン全体をオブジェクト中心の生成フィールドに分解する。 挑戦的な屋外データセットを含む多くのシーンデータセットで最先端のパフォーマンスを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-12-22T18:59:59Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。