論文の概要: Meta 3D TextureGen: Fast and Consistent Texture Generation for 3D Objects

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.02430v1
• Date: Tue, 2 Jul 2024 17:04:34 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-03 14:36:57.117747
• Title: Meta 3D TextureGen: Fast and Consistent Texture Generation for 3D Objects
• Title（参考訳）: Meta 3D TextureGen: 3Dオブジェクトのための高速で一貫性のあるテクスチャ生成
• Authors: Raphael Bensadoun, Yanir Kleiman, Idan Azuri, Omri Harosh, Andrea Vedaldi, Natalia Neverova, Oran Gafni,
• Abstract要約: 高品質なテクスチャを20秒未満で生成することを目的とした,2つのシーケンシャルネットワークで構成される新しいフィードフォワード方式であるMeta 3D TextureGenを紹介する。 提案手法は,2次元空間の3次元セマンティクスにテキスト・ツー・イメージ・モデルを適用し,それらを完全かつ高解像度なUVテクスチャマップに融合することにより,品質とスピードを向上する。 さらに、任意の比率で任意のテクスチャをアップスケーリングできるテクスチャ拡張ネットワークを導入し、4kピクセルの解像度テクスチャを生成します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 54.80813150893719
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The recent availability and adaptability of text-to-image models has sparked a new era in many related domains that benefit from the learned text priors as well as high-quality and fast generation capabilities, one of which is texture generation for 3D objects. Although recent texture generation methods achieve impressive results by using text-to-image networks, the combination of global consistency, quality, and speed, which is crucial for advancing texture generation to real-world applications, remains elusive. To that end, we introduce Meta 3D TextureGen: a new feedforward method comprised of two sequential networks aimed at generating high-quality and globally consistent textures for arbitrary geometries of any complexity degree in less than 20 seconds. Our method achieves state-of-the-art results in quality and speed by conditioning a text-to-image model on 3D semantics in 2D space and fusing them into a complete and high-resolution UV texture map, as demonstrated by extensive qualitative and quantitative evaluations. In addition, we introduce a texture enhancement network that is capable of up-scaling any texture by an arbitrary ratio, producing 4k pixel resolution textures.
• Abstract（参考訳）: 近年のテキスト・ツー・イメージ・モデルの可用性と適応性は、学習されたテキスト先行と高品質で高速な生成能力の恩恵を受ける多くの関連ドメインで新たな時代を招き、そのうちの1つは3Dオブジェクトのテクスチャ生成である。 近年のテクスチャ生成手法は, テクスチャ生成を現実のアプリケーションに進化させる上で重要な, グローバルな一貫性, 品質, スピードの組み合わせによって, 目覚ましい結果が得られている。 そこで我々はMeta 3D TextureGenを紹介した。Meta 3D TextureGenは,複雑度が20秒未満の任意のジオメトリに対して,高品質で一貫したテクスチャを生成するために,2つのシーケンシャルネットワークで構成される新しいフィードフォワード方式である。 提案手法は,2次元空間における3次元セマンティクスにテキスト・ツー・イメージ・モデルを適用し,それらを完全かつ高解像度なUVテクスチャマップに融合させることにより,品質と速度の最先端性を実現する。 さらに、任意の比率で任意のテクスチャをアップスケーリングできるテクスチャ拡張ネットワークを導入し、4kピクセルの解像度テクスチャを生成します。

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