論文の概要: Barbie: Text to Barbie-Style 3D Avatars

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.09126v5
• Date: Mon, 16 Dec 2024 09:18:51 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-17 13:50:25.294522
• Title: Barbie: Text to Barbie-Style 3D Avatars
• Title（参考訳）: バービー:バービースタイルの3Dアバター
• Authors: Xiaokun Sun, Zhenyu Zhang, Ying Tai, Qian Wang, Hao Tang, Zili Yi, Jian Yang,
• Abstract要約: 多様な高品質なバービーのような衣服やアクセサリーを身に着けた3Dアバターを作るための新しいフレームワークであるBarbieを提案する。 バービーは人体と衣服のセマンティックアライズされたモデルによって、アバターの細粒度のゆがみを達成している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 43.23509656990912
• License:
• Abstract: Recent advances in text-guided 3D avatar generation have made substantial progress by distilling knowledge from diffusion models. Despite the plausible generated appearance, existing methods cannot achieve fine-grained disentanglement or high-fidelity modeling between inner body and outfit. In this paper, we propose Barbie, a novel framework for generating 3D avatars that can be dressed in diverse and high-quality Barbie-like garments and accessories. Instead of relying on a holistic model, Barbie achieves fine-grained disentanglement on avatars by semantic-aligned separated models for human body and outfits. These disentangled 3D representations are then optimized by different expert models to guarantee the domain-specific fidelity. To balance geometry diversity and reasonableness, we propose a series of losses for template-preserving and human-prior evolving. The final avatar is enhanced by unified texture refinement for superior texture consistency. Extensive experiments demonstrate that Barbie outperforms existing methods in both dressed human and outfit generation, supporting flexible apparel combination and animation. Our project page is: https://xiaokunsun.github.io/Barbie.github.io.
• Abstract（参考訳）: テキスト誘導型3Dアバター生成の最近の進歩は,拡散モデルから知識を抽出することによって大きく進歩している。 既存の手法では, 内部と装身具の微粒化や高忠実度モデリングは不可能である。 本稿では,バービーのような多彩で高品質な衣服やアクセサリーを身に着けた3Dアバターを製作するための新しいフレームワークであるバービーを提案する。 全体論的モデルに頼る代わりに、バービーは人体と衣服のセマンティックアライズされたモデルによって、アバターのきめ細かいゆがみを達成している。 これらの非絡み合った3D表現は、異なる専門家モデルによって最適化され、ドメイン固有の忠実さが保証される。 幾何学的多様性と合理的さのバランスをとるために,テンプレート保存と人間優先の進化のための一連の損失を提案する。 最終アバターは、集合的なテクスチャ改質により、優れたテクスチャ整合性を実現する。 大規模な実験では、バービーは服装と服装の両方で既存の手法よりも優れており、柔軟なアパレルの組み合わせとアニメーションをサポートしている。 私たちのプロジェクトページは以下のとおりです。

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