論文の概要: Animate3D: Animating Any 3D Model with Multi-view Video Diffusion
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.11398v1
- Date: Tue, 16 Jul 2024 05:35:57 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-07-17 18:22:47.522956
- Title: Animate3D: Animating Any 3D Model with Multi-view Video Diffusion
- Title（参考訳）: Animate3D:マルチビュービデオ拡散によるどんな3Dモデルでもアニメーション化
- Authors: Yanqin Jiang, Chaohui Yu, Chenjie Cao, Fan Wang, Weiming Hu, Jin Gao,
- Abstract要約: Animate3Dは静的な3Dモデルをアニメーションするための新しいフレームワークである。
MV-VDMは静的3Dオブジェクトのマルチビューレンダリングに条件付けされている。
Animate3Dは従来のアプローチよりも大幅に優れている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 47.05131487114018
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Recent advances in 4D generation mainly focus on generating 4D content by distilling pre-trained text or single-view image-conditioned models. It is inconvenient for them to take advantage of various off-the-shelf 3D assets with multi-view attributes, and their results suffer from spatiotemporal inconsistency owing to the inherent ambiguity in the supervision signals. In this work, we present Animate3D, a novel framework for animating any static 3D model. The core idea is two-fold: 1) We propose a novel multi-view video diffusion model (MV-VDM) conditioned on multi-view renderings of the static 3D object, which is trained on our presented large-scale multi-view video dataset (MV-Video). 2) Based on MV-VDM, we introduce a framework combining reconstruction and 4D Score Distillation Sampling (4D-SDS) to leverage the multi-view video diffusion priors for animating 3D objects. Specifically, for MV-VDM, we design a new spatiotemporal attention module to enhance spatial and temporal consistency by integrating 3D and video diffusion models. Additionally, we leverage the static 3D model's multi-view renderings as conditions to preserve its identity. For animating 3D models, an effective two-stage pipeline is proposed: we first reconstruct motions directly from generated multi-view videos, followed by the introduced 4D-SDS to refine both appearance and motion. Qualitative and quantitative experiments demonstrate that Animate3D significantly outperforms previous approaches. Data, code, and models will be open-released.
- Abstract（参考訳）: 近年の4D生成技術は、事前訓練されたテキストや単一ビューの画像条件付きモデルを蒸留することによって、主に4Dコンテンツを生成することに重点を置いている。
多視点特性を持つオフ・ザ・シェルフの3Dアセットを利用するのは不便であり、それらの結果は、監視信号の固有のあいまいさによる時空間的不整合に悩まされる。
本稿では,静的な3Dモデルをアニメーションする新しいフレームワークであるAnimate3Dを紹介する。
中心となる考え方は2つあります。
1) 静的な3Dオブジェクトの多視点レンダリングを前提とした新しい多視点ビデオ拡散モデル(MV-VDM)を提案し, 提案した大規模多視点ビデオデータセット(MV-Video)をトレーニングした。
2) MV-VDMをベースとした4次元スコア蒸留サンプリング(4D-SDS)と4次元スコア蒸留サンプリング(4D-SDS)を組み合わせたフレームワークを導入し,3次元オブジェクトのアニメーション化に多視点ビデオ拡散の先駆けを生かした。
具体的には,MV-VDMに対して,空間的・時間的整合性を高めるために3次元およびビデオ拡散モデルを統合することで,新しい時空間アテンションモジュールを設計する。
さらに,静的な3次元モデルのマルチビューレンダリングを条件として,そのアイデンティティを保持する。
まず,生成したマルチビュービデオから直接動きを再構成し,次に4D-SDSを導入して外観と動きを改良する。
定性的かつ定量的な実験は、Animate3Dが以前のアプローチよりも大幅に優れていることを示した。
データ、コード、モデルは公開されます。
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