論文の概要: A3D: Does Diffusion Dream about 3D Alignment?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.15020v2
• Date: Tue, 15 Oct 2024 14:19:43 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-16 13:58:05.611147
• Title: A3D: Does Diffusion Dream about 3D Alignment?
• Title（参考訳）: A3D: 拡散は3Dアライメントを夢見るか?
• Authors: Savva Ignatyev, Nina Konovalova, Daniil Selikhanovych, Oleg Voynov, Nikolay Patakin, Ilya Olkov, Dmitry Senushkin, Alexey Artemov, Anton Konushin, Alexander Filippov, Peter Wonka, Evgeny Burnaev,
• Abstract要約: 幾何学的アライメントの観点からテキスト駆動型3D生成の問題に取り組む。 オブジェクトを共通の潜在空間に埋め込み、これらのオブジェクト間の連続的な遷移を最適化することを提案する。 3D編集やオブジェクトのハイブリッド化など,オブジェクト間のアライメントの恩恵を受けるための現実的なシナリオをいくつか提供します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 73.97853402817405
• License:
• Abstract: We tackle the problem of text-driven 3D generation from a geometry alignment perspective. Given a set of text prompts, we aim to generate a collection of objects with semantically corresponding parts aligned across them. Recent methods based on Score Distillation have succeeded in distilling the knowledge from 2D diffusion models to high-quality representations of the 3D objects. These methods handle multiple text queries separately, and therefore the resulting objects have a high variability in object pose and structure. However, in some applications, such as 3D asset design, it may be desirable to obtain a set of objects aligned with each other. In order to achieve the alignment of the corresponding parts of the generated objects, we propose to embed these objects into a common latent space and optimize the continuous transitions between these objects. We enforce two kinds of properties of these transitions: smoothness of the transition and plausibility of the intermediate objects along the transition. We demonstrate that both of these properties are essential for good alignment. We provide several practical scenarios that benefit from alignment between the objects, including 3D editing and object hybridization, and experimentally demonstrate the effectiveness of our method. \href{https://voyleg.github.io/a3d/}{voyleg.github.io/a3d}
• Abstract（参考訳）: 幾何学的アライメントの観点からテキスト駆動型3D生成の問題に取り組む。 テキストプロンプトのセットが与えられたら、意味的に対応する部分同士が整列したオブジェクトの集合を生成することを目指している。 近年のスコア蒸留法は, 2次元拡散モデルから高品質な3次元物体表現への知識の蒸留に成功している。 これらのメソッドは複数のテキストクエリを別々に処理するため、オブジェクトのポーズや構造に高いばらつきがある。 しかし、3Dアセット設計のようないくつかのアプリケーションでは、互いに整列したオブジェクトの集合を得るのが望ましい。 生成されたオブジェクトの対応する部分のアライメントを達成するために、これらのオブジェクトを共通の潜在空間に埋め込み、それらのオブジェクト間の連続的な遷移を最適化することを提案する。 これらの遷移の2つの性質は、遷移の滑らかさと遷移に沿った中間対象の可視性である。 これらの性質はどちらも良好なアライメントに不可欠であることを示す。 本稿では,3次元編集やオブジェクトのハイブリッド化など,オブジェクト間のアライメントの利点を活かした現実的なシナリオをいくつか提示し,本手法の有効性を実験的に実証する。 https://voyleg.github.io/a3d/}{voyleg.github.io/a3d}

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