論文の概要: RodinHD: High-Fidelity 3D Avatar Generation with Diffusion Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.06938v2
• Date: Thu, 11 Jul 2024 03:46:45 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-12 11:33:49.123920
• Title: RodinHD: High-Fidelity 3D Avatar Generation with Diffusion Models
• Title（参考訳）: RodinHD:拡散モデルによる高忠実度3Dアバター生成
• Authors: Bowen Zhang, Yiji Cheng, Chunyu Wang, Ting Zhang, Jiaolong Yang, Yansong Tang, Feng Zhao, Dong Chen, Baining Guo,
• Abstract要約: ポートレート画像から高忠実度3Dアバターを生成できるRodinHDを提案する。 我々はまず、多くのアバターに連続して三葉飛行機を取り付けたときに生じる破滅的な忘れの問題を特定する。 本研究では, より微細な階層表現を演算し, リッチな2次元テクスチャキューを捕捉し, 複数層での3次元拡散モデルに注入することにより, ポートレート画像の導出効果を最適化する。 三葉機用に最適化されたノイズスケジュールを持つ46Kアバターでトレーニングを行うと、得られたモデルは従来の方法よりも顕著な詳細で3Dアバターを生成することができ、内蔵機器に一般化することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 56.13752698926105
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We present RodinHD, which can generate high-fidelity 3D avatars from a portrait image. Existing methods fail to capture intricate details such as hairstyles which we tackle in this paper. We first identify an overlooked problem of catastrophic forgetting that arises when fitting triplanes sequentially on many avatars, caused by the MLP decoder sharing scheme. To overcome this issue, we raise a novel data scheduling strategy and a weight consolidation regularization term, which improves the decoder's capability of rendering sharper details. Additionally, we optimize the guiding effect of the portrait image by computing a finer-grained hierarchical representation that captures rich 2D texture cues, and injecting them to the 3D diffusion model at multiple layers via cross-attention. When trained on 46K avatars with a noise schedule optimized for triplanes, the resulting model can generate 3D avatars with notably better details than previous methods and can generalize to in-the-wild portrait input.
• Abstract（参考訳）: ポートレート画像から高忠実度3Dアバターを生成できるRodinHDを提案する。 既存の手法では,本論文で取り組んだヘアスタイルのような複雑な細部を捉えることができない。 我々はまず,MLPデコーダ共有方式により,複数のアバターに連続的に三葉飛行機を取り付けたときに発生する破滅的忘れの問題を明らかにする。 この問題を解決するために、よりシャープな詳細を描画するデコーダの能力を向上する新しいデータスケジューリング戦略と重み付け正規化項を提起する。 さらに,より微細な階層表現を計算し,リッチな2次元テクスチャキューをキャプチャし,複数の層での3次元拡散モデルに注入することにより,ポートレート画像の導出効果を最適化する。 三葉機用に最適化されたノイズスケジュールを持つ46Kアバターでトレーニングを行うと、得られたモデルは従来の方法よりも顕著に詳細な3Dアバターを生成することができ、幅内ポートレート入力に一般化することができる。

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