論文の概要: An Object is Worth 64x64 Pixels: Generating 3D Object via Image Diffusion
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.03178v1
- Date: Tue, 6 Aug 2024 13:22:51 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-08-07 13:58:07.415400
- Title: An Object is Worth 64x64 Pixels: Generating 3D Object via Image Diffusion
- Title（参考訳）: オブジェクトは64x64の価値がある:画像拡散による3Dオブジェクトの生成
- Authors: Xingguang Yan, Han-Hung Lee, Ziyu Wan, Angel X. Chang,
- Abstract要約: 対象画像」という表現を通してUVマップを用いたリアルな3Dモデルを生成する新しい手法を提案する。
このアプローチは、64x64ピクセル画像内の表面形状、外観、パッチ構造をカプセル化し、複雑な3D形状をより管理可能な2Dフォーマットに変換する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.466957674632226
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: We introduce a new approach for generating realistic 3D models with UV maps through a representation termed "Object Images." This approach encapsulates surface geometry, appearance, and patch structures within a 64x64 pixel image, effectively converting complex 3D shapes into a more manageable 2D format. By doing so, we address the challenges of both geometric and semantic irregularity inherent in polygonal meshes. This method allows us to use image generation models, such as Diffusion Transformers, directly for 3D shape generation. Evaluated on the ABO dataset, our generated shapes with patch structures achieve point cloud FID comparable to recent 3D generative models, while naturally supporting PBR material generation.
- Abstract（参考訳）: 対象画像」という表現を通して,UVマップを用いた現実的な3次元モデルを生成する新しい手法を提案する。
このアプローチは、64x64ピクセル画像内の表面形状、外観、パッチ構造をカプセル化し、複雑な3D形状をより管理可能な2Dフォーマットに変換する。
これにより、多角形メッシュに固有の幾何学的および意味的不規則性の課題に対処する。
本手法では,Diffusion Transformers などの画像生成モデルを直接3次元形状生成に利用することができる。
パッチ構造を持つ我々の生成した形状は,最近の3次元生成モデルに匹敵する点雲FIDを実現し,PBR材料生成を自然にサポートする。
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