論文の概要: Cycle3D: High-quality and Consistent Image-to-3D Generation via Generation-Reconstruction Cycle

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.19548v1
• Date: Sun, 28 Jul 2024 17:58:35 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-30 15:45:34.627686
• Title: Cycle3D: High-quality and Consistent Image-to-3D Generation via Generation-Reconstruction Cycle
• Title（参考訳）: Cycle3D:ジェネレーション・リコンストラクション・サイクルによる高品質で一貫性のあるイメージ・ツー・3D生成
• Authors: Zhenyu Tang, Junwu Zhang, Xinhua Cheng, Wangbo Yu, Chaoran Feng, Yatian Pang, Bin Lin, Li Yuan,
• Abstract要約: 本稿では,2次元拡散に基づく生成モジュールとフィードフォワード3D再構成モジュールを循環的に利用する,Cycle3Dと呼ばれる統一3D生成フレームワークを提案する。 本手法は,最先端のベースラインに比べて高品質で整合性の高い3Dコンテンツを生成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.395131087126853
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recent 3D large reconstruction models typically employ a two-stage process, including first generate multi-view images by a multi-view diffusion model, and then utilize a feed-forward model to reconstruct images to 3D content.However, multi-view diffusion models often produce low-quality and inconsistent images, adversely affecting the quality of the final 3D reconstruction. To address this issue, we propose a unified 3D generation framework called Cycle3D, which cyclically utilizes a 2D diffusion-based generation module and a feed-forward 3D reconstruction module during the multi-step diffusion process. Concretely, 2D diffusion model is applied for generating high-quality texture, and the reconstruction model guarantees multi-view consistency.Moreover, 2D diffusion model can further control the generated content and inject reference-view information for unseen views, thereby enhancing the diversity and texture consistency of 3D generation during the denoising process. Extensive experiments demonstrate the superior ability of our method to create 3D content with high-quality and consistency compared with state-of-the-art baselines.
• Abstract（参考訳）: 近年の3次元大規模再構成モデルでは、まずマルチビュー拡散モデルを用いてマルチビュー画像を生成し、次にフィードフォワードモデルを用いて3次元コンテンツを再構成するが、多次元拡散モデルはしばしば低品質で矛盾した画像を生成し、最終的な3次元再構成の品質に悪影響を及ぼす。 そこで本研究では,多段階拡散過程において,2次元拡散に基づく生成モジュールとフィードフォワード3次元再構成モジュールを循環的に利用する,Cycle3Dという統合3次元生成フレームワークを提案する。 具体的には、高品質なテクスチャを生成するために2次元拡散モデルを適用し、再構成モデルはマルチビューの一貫性を保証する。 大規模な実験により,最先端のベースラインと比較して,高品質で一貫性のある3Dコンテンツを作成する方法が優れていることが示された。

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