論文の概要: Tencent Hunyuan3D-1.0: A Unified Framework for Text-to-3D and Image-to-3D Generation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.02293v4
- Date: Fri, 06 Dec 2024 08:22:41 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-12-09 14:23:56.072843
- Title: Tencent Hunyuan3D-1.0: A Unified Framework for Text-to-3D and Image-to-3D Generation
- Title（参考訳）: Tencent Hunyuan3D-1.0: Text-to-3D と Image-to-3D 生成のための統一フレームワーク
- 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、Hunyuan-DiTというテキスト・ツー・イメージ・モデルで、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。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 22.699173137070883
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
- 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. Our framework involves the text-to-image model, i.e., Hunyuan-DiT, making it a unified framework to support both text- and image-conditioned 3D generation. Our standard version has 3x 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。
我々のフレームワークは、Hunyuan-DiTというテキスト・ツー・イメージ・モデルで、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。
私たちの標準バージョンは、liteや他の既存のモデルよりも3倍多くのパラメータを持っています。
我々のHunyuan3D-1.0は、スピードと品質の大幅なバランスを実現し、生産資産の品質と多様性を維持しながら、生成時間を大幅に短縮します。
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