論文の概要: GaussianDreamerPro: Text to Manipulable 3D Gaussians with Highly Enhanced Quality

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.18462v1
• Date: Wed, 26 Jun 2024 16:12:09 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-27 12:50:18.670869
• Title: GaussianDreamerPro: Text to Manipulable 3D Gaussians with Highly Enhanced Quality
• Title（参考訳）: GaussianDreamerPro:高画質な3Dガウス用テキスト
• Authors: Taoran Yi, Jiemin Fang, Zanwei Zhou, Junjie Wang, Guanjun Wu, Lingxi Xie, Xiaopeng Zhang, Wenyu Liu, Xinggang Wang, Qi Tian,
• Abstract要約: 3D-GSは現実世界のシーンの再構築とレンダリングで大きな成功を収めた。 高いレンダリング品質を生成タスクに転送するために、テキストから3Dガウス資産を生成するための一連の研究が進められている。 生成品質を向上させるため,GaussianDreamerProという新しいフレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 99.63429416013713
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recently, 3D Gaussian splatting (3D-GS) has achieved great success in reconstructing and rendering real-world scenes. To transfer the high rendering quality to generation tasks, a series of research works attempt to generate 3D-Gaussian assets from text. However, the generated assets have not achieved the same quality as those in reconstruction tasks. We observe that Gaussians tend to grow without control as the generation process may cause indeterminacy. Aiming at highly enhancing the generation quality, we propose a novel framework named GaussianDreamerPro. The main idea is to bind Gaussians to reasonable geometry, which evolves over the whole generation process. Along different stages of our framework, both the geometry and appearance can be enriched progressively. The final output asset is constructed with 3D Gaussians bound to mesh, which shows significantly enhanced details and quality compared with previous methods. Notably, the generated asset can also be seamlessly integrated into downstream manipulation pipelines, e.g. animation, composition, and simulation etc., greatly promoting its potential in wide applications. Demos are available at https://taoranyi.com/gaussiandreamerpro/.
• Abstract（参考訳）: 近年,3次元ガウシアンスプラッティング(3D-GS)は現実世界のシーンの再構成とレンダリングにおいて大きな成功を収めている。 高いレンダリング品質を生成タスクに転送するために、テキストから3Dガウス資産を生成するための一連の研究が進められている。 しかし, 生成した資産は再建作業と同等の質を達成できていない。 生成過程が不確定性を引き起こす可能性があるため、ガウス人は制御なしで成長する傾向にある。 世代品質の向上をめざして,GaussianDreamerProという新しいフレームワークを提案する。 主な考え方はガウスを合理的な幾何学に結合させることであり、これは生成過程全体を通して進化する。 フレームワークのさまざまな段階に沿って、幾何と外観の両方を徐々に豊かにすることができる。 最終的な出力アセットはメッシュにバインドされた3Dガウスアンで構築され、従来の手法に比べて細部と品質が大幅に向上した。 特に、生成されたアセットは、下流操作パイプライン、例えばアニメーション、合成、シミュレーションなどにシームレスに統合することができ、広範囲のアプリケーションにおいてその可能性を大幅に促進することができる。 デモはhttps://taoranyi.com/gaussiandreamerpro/.comで公開されている。

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