論文の概要: Atlas Gaussians Diffusion for 3D Generation with Infinite Number of Points

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.13055v1
• Date: Fri, 23 Aug 2024 13:27:27 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-26 15:00:47.016305
• Title: Atlas Gaussians Diffusion for 3D Generation with Infinite Number of Points
• Title（参考訳）: 点数無限3次元生成のためのAtlas Gaussian Diffusion
• Authors: Haitao Yang, Yuan Dong, Hanwen Jiang, Dejia Xu, Georgios Pavlakos, Qixing Huang,
• Abstract要約: 我々は、フィードフォワードネイティブな3D生成のための新しい表現であるAtlas Gaussiansを紹介する。 我々は、UVに基づくサンプリングを導入し、十分に大きく、理論上は無限の3Dガウス点の生成を可能にする。 実験により,本手法は,フィードフォワードネイティブな3D世代における先行技術よりも優れていることが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 37.68480030996363
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Using the latent diffusion model has proven effective in developing novel 3D generation techniques. To harness the latent diffusion model, a key challenge is designing a high-fidelity and efficient representation that links the latent space and the 3D space. In this paper, we introduce Atlas Gaussians, a novel representation for feed-forward native 3D generation. Atlas Gaussians represent a shape as the union of local patches, and each patch can decode 3D Gaussians. We parameterize a patch as a sequence of feature vectors and design a learnable function to decode 3D Gaussians from the feature vectors. In this process, we incorporate UV-based sampling, enabling the generation of a sufficiently large, and theoretically infinite, number of 3D Gaussian points. The large amount of 3D Gaussians enables high-quality details of generation results. Moreover, due to local awareness of the representation, the transformer-based decoding procedure operates on a patch level, ensuring efficiency. We train a variational autoencoder to learn the Atlas Gaussians representation, and then apply a latent diffusion model on its latent space for learning 3D Generation. Experiments show that our approach outperforms the prior arts of feed-forward native 3D generation.
• Abstract（参考訳）: 潜伏拡散モデルを用いることで、新しい3D生成技術の開発に有効であることが証明されている。 潜伏拡散モデルを活用するために重要な課題は、潜伏空間と3次元空間を結びつける高忠実で効率的な表現を設計することである。 本稿では,フィードフォワードネイティブな3D生成のための新しい表現であるAtlas Gaussiansを紹介する。 Atlas Gaussianはローカルパッチの結合として形状を表し、各パッチは3D Gaussianをデコードできる。 特徴ベクトルの列としてパッチをパラメータ化し,特徴ベクトルから3次元ガウスを復号する学習可能な関数を設計する。 このプロセスでは、UVに基づくサンプリングを導入し、十分に大きく、理論上無限な3次元ガウス点の生成を可能にする。 大量の3Dガウスアンは、生成結果の高品質な詳細を可能にする。 さらに、表現の局所的な認識により、変換器ベースの復号処理はパッチレベルで動作し、効率性を確保する。 我々は変分オートエンコーダを訓練してAtlas Gaussian表現を学習し、その潜在空間に潜時拡散モデルを適用して3D生成を学習する。 実験により,本手法は,フィードフォワードネイティブな3D世代における先行技術よりも優れていることが示された。

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