論文の概要: Tree-D Fusion: Simulation-Ready Tree Dataset from Single Images with Diffusion Priors

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.10330v1
• Date: Sun, 14 Jul 2024 20:56:07 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-16 18:39:42.561784
• Title: Tree-D Fusion: Simulation-Ready Tree Dataset from Single Images with Diffusion Priors
• Title（参考訳）: ツリー-Dフュージョン:拡散先行画像からのシミュレーション可能なツリーデータセット
• Authors: Jae Joong Lee, Bosheng Li, Sara Beery, Jonathan Huang, Songlin Fei, Raymond A. Yeh, Bedrich Benes,
• Abstract要約: 我々は,600,000の環境に配慮した3次元シミュレーション対応ツリーモデルの最初のコレクションを特徴とするツリーD融合について紹介する。 再構成された各3Dツリーモデルは、GoogleのAuto Arboristデータセットの画像に対応する。 本手法は,木種を特定するためのテキストプロンプトを利用して,2種類の木適応拡散モデルのスコアを蒸留する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.607290376199813
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We introduce Tree D-fusion, featuring the first collection of 600,000 environmentally aware, 3D simulation-ready tree models generated through Diffusion priors. Each reconstructed 3D tree model corresponds to an image from Google's Auto Arborist Dataset, comprising street view images and associated genus labels of trees across North America. Our method distills the scores of two tree-adapted diffusion models by utilizing text prompts to specify a tree genus, thus facilitating shape reconstruction. This process involves reconstructing a 3D tree envelope filled with point markers, which are subsequently utilized to estimate the tree's branching structure using the space colonization algorithm conditioned on a specified genus.
• Abstract（参考訳）: そこで,本研究では,Diffusion の先行モデルから生成した,60,000の環境に配慮した3次元シミュレーション対応ツリーモデルの最初のコレクションを特徴とするツリーD融合について紹介する。 再建された各3Dツリーモデルは、GoogleのAuto Arborist Datasetの画像に対応している。 本手法は,木種を特定するためのテキストプロンプトを利用して2種類の木適応拡散モデルのスコアを蒸留し,形状復元を容易にする。 このプロセスは、点マーカーで満たされた3Dツリーの包みを再構成し、その後、特定の属に条件付けられた空間植民地化アルゴリズムを用いて木の分岐構造を推定するために使用される。

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