論文の概要: 3DTopia-XL: Scaling High-quality 3D Asset Generation via Primitive Diffusion

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.12957v1
• Date: Thu, 19 Sep 2024 17:59:06 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-11-07 12:36:59.783188
• Title: 3DTopia-XL: Scaling High-quality 3D Asset Generation via Primitive Diffusion
• Title（参考訳）: 3DTopia-XL:原始拡散による高品質3次元アセット生成のスケーリング
• Authors: Zhaoxi Chen, Jiaxiang Tang, Yuhao Dong, Ziang Cao, Fangzhou Hong, Yushi Lan, Tengfei Wang, Haozhe Xie, Tong Wu, Shunsuke Saito, Liang Pan, Dahua Lin, Ziwei Liu,
• Abstract要約: 3DTopia-XLは,既存の手法の限界を克服するために設計された,スケーラブルなネイティブな3D生成モデルである。 3DTopia-XLは、新しいプリミティブベースの3D表現であるPrimXを利用して、詳細な形状、アルベド、マテリアルフィールドをコンパクトなテンソル形式にエンコードする。 その上で, 1) 原始的パッチ圧縮, 2) および潜在的原始的拡散を含む拡散変換器(DiT)に基づく生成フレームワークを提案する。 我々は,3DTopia-XLが既存の手法よりも高い性能を示すことを示すために,広範囲な定性的,定量的な実験を行った。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 86.25111098482537
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The increasing demand for high-quality 3D assets across various industries necessitates efficient and automated 3D content creation. Despite recent advancements in 3D generative models, existing methods still face challenges with optimization speed, geometric fidelity, and the lack of assets for physically based rendering (PBR). In this paper, we introduce 3DTopia-XL, a scalable native 3D generative model designed to overcome these limitations. 3DTopia-XL leverages a novel primitive-based 3D representation, PrimX, which encodes detailed shape, albedo, and material field into a compact tensorial format, facilitating the modeling of high-resolution geometry with PBR assets. On top of the novel representation, we propose a generative framework based on Diffusion Transformer (DiT), which comprises 1) Primitive Patch Compression, 2) and Latent Primitive Diffusion. 3DTopia-XL learns to generate high-quality 3D assets from textual or visual inputs. We conduct extensive qualitative and quantitative experiments to demonstrate that 3DTopia-XL significantly outperforms existing methods in generating high-quality 3D assets with fine-grained textures and materials, efficiently bridging the quality gap between generative models and real-world applications.
• Abstract（参考訳）: 様々な産業における高品質な3D資産の需要の増加は、効率的で自動化された3Dコンテンツ作成を必要としている。 近年の3D生成モデルの発展にもかかわらず、既存の手法は、最適化速度、幾何学的忠実度、物理ベースレンダリング(PBR)の資産不足といった課題に直面している。 本稿では,これらの制約を克服するために,スケーラブルなネイティブな3D生成モデルである3DTopia-XLを紹介する。 3DTopia-XLはプリミティブベースの新しい3D表現であるPrimXを利用して、詳細な形状、アルベド、物質場をコンパクトなテンソル形式に符号化し、PBR資産による高分解能幾何のモデリングを容易にする。 新たな表現の上に,Diffusion Transformer (DiT) に基づく生成フレームワークを提案する。 1)原始的パッチ圧縮 2)後期原始拡散 3DTopia-XLはテキストやビジュアル入力から高品質な3Dアセットを生成することを学ぶ。 我々は, 3DTopia-XLが, 微粒なテクスチャと材料で高品質な3Dアセットを生成する上で, 既存の手法よりも優れており, 生成モデルと実世界のアプリケーション間の品質ギャップを効率的に埋めることができることを示すために, 広範囲にわたる定性的かつ定量的な実験を行った。

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