論文の概要: Hunyuan3D-1.0: A Unified Framework for Text-to-3D and Image-to-3D Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.02293v1
• Date: Mon, 04 Nov 2024 17:21:42 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-05 14:43:07.315898
• Title: Hunyuan3D-1.0: A Unified Framework for Text-to-3D and Image-to-3D Generation
• Title（参考訳）: Hunyuan3D-1.0: テキスト・ツー・3Dと画像・ツー・3D生成のための統一フレームワーク
• Authors: Xianghui Yang, Huiwen Shi, Bowen Zhang, Fan Yang, Jiacheng Wang, Hongxu Zhao, Xinhai Liu, Xinzhou Wang, Qingxiang Lin, Jiaao Yu, Lifu Wang, Zhuo Chen, Sicong Liu, Yuhong Liu, Yong Yang, Di Wang, Jie Jiang, Chunchao Guo,
• Abstract要約: Hunyuan3D-1.0はテキストおよび画像条件生成をサポートする2段階のアプローチである。 最初の段階では、約4秒で効率よくマルチビューRGBを生成するマルチビュー拡散モデルを用いる。 第2段階では、3Dアセットを迅速かつ忠実に再構築するフィードフォワード再構築モデルを導入する。 我々のフレームワークは、テキスト・ツー・イメージモデルであるHunyuan-DiTを伴い、テキスト・コンディショニングとイメージ・コンディショニングの両方の3D生成をサポートする統一的なフレームワークとなる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 22.699173137070883
• License:
• Abstract: While 3D generative models have greatly improved artists' workflows, the existing diffusion models for 3D generation suffer from slow generation and poor generalization. To address this issue, we propose a two-stage approach named Hunyuan3D-1.0 including a lite version and a standard version, that both support text- and image-conditioned generation. In the first stage, we employ a multi-view diffusion model that efficiently generates multi-view RGB in approximately 4 seconds. These multi-view images capture rich details of the 3D asset from different viewpoints, relaxing the tasks from single-view to multi-view reconstruction. In the second stage, we introduce a feed-forward reconstruction model that rapidly and faithfully reconstructs the 3D asset given the generated multi-view images in approximately 7 seconds. The reconstruction network learns to handle noises and in-consistency introduced by the multi-view diffusion and leverages the available information from the condition image to efficiently recover the 3D structure. % Extensive experimental results demonstrate the effectiveness of Hunyuan3D-1.0 in generating high-quality 3D assets. Our framework involves the text-to-image model ~\ie, Hunyuan-DiT, making it a unified framework to support both text- and image-conditioned 3D generation. Our standard version has $10\times$ more parameters than our lite and other existing model. Our Hunyuan3D-1.0 achieves an impressive balance between speed and quality, significantly reducing generation time while maintaining the quality and diversity of the produced assets.
• Abstract（参考訳）: 3D生成モデルはアーティストのワークフローを大幅に改善したが、既存の3D生成の拡散モデルは、遅い生成と一般化の欠如に悩まされている。 この問題に対処するため,Hunyuan3D-1.0という2段階のアプローチを提案する。 最初の段階では、約4秒で効率よくマルチビューRGBを生成するマルチビュー拡散モデルを用いる。 これらの多視点画像は、異なる視点から3Dアセットの豊富な詳細を捉え、単一視点から多視点再構成までのタスクを緩和する。 第2段階では,生成したマルチビュー画像から約7秒で,高速かつ忠実に3Dアセットを再構築するフィードフォワード再構成モデルを導入する。 再構成ネットワークは、多視点拡散によるノイズや不整合の処理を学習し、条件画像から利用可能な情報を活用して、3D構造を効率よく復元する。 % Hunyuan3D-1.0の高品質な3Dアセット生成における有効性を示した。 Hunyuan-DiT はテキスト・ツー・イメージ・モデル ~\ie, Hunyuan-DiT で,テキスト・コンディショニングとイメージ・コンディショニングの両方をサポートする統一的なフレームワークである。 標準バージョンは10\times$ liteや他の既存のモデルよりも多くのパラメータを持ちます。 我々のHunyuan3D-1.0は、スピードと品質のバランスを保ちながら、生産資産の品質と多様性を維持しながら、生成時間を著しく短縮する。

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