Fugu-MT 論文翻訳(概要): Edify 3D: Scalable High-Quality 3D Asset Generation

論文の概要: Edify 3D: Scalable High-Quality 3D Asset Generation

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.07135v1
Date: Mon, 11 Nov 2024 17:07:43 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2024-11-12 14:10:56.488655
Title: Edify 3D: Scalable High-Quality 3D Asset Generation
Title（参考訳）: Edify 3D:スケーラブルな高品質3Dアセット生成
Authors: NVIDIA, :, Maciej Bala, Yin Cui, Yifan Ding, Yunhao Ge, Zekun Hao, Jon Hasselgren, Jacob Huffman, Jingyi Jin, J. P. Lewis, Zhaoshuo Li, Chen-Hsuan Lin, Yen-Chen Lin, Tsung-Yi Lin, Ming-Yu Liu, Alice Luo, Qianli Ma, Jacob Munkberg, Stella Shi, Fangyin Wei, Donglai Xiang, Jiashu Xu, Xiaohui Zeng, Qinsheng Zhang,
Abstract要約: Edify 3Dは高品質な3Dアセット生成のために設計された高度なソリューションである。提案手法は,2分間で詳細な形状,清潔な形状のトポロジ,高分解能なテクスチャ,材料で高品質な3Dアセットを生成できる。
参考スコア（独自算出の注目度）: 53.86838858460809
License:
Abstract: We introduce Edify 3D, an advanced solution designed for high-quality 3D asset generation. Our method first synthesizes RGB and surface normal images of the described object at multiple viewpoints using a diffusion model. The multi-view observations are then used to reconstruct the shape, texture, and PBR materials of the object. Our method can generate high-quality 3D assets with detailed geometry, clean shape topologies, high-resolution textures, and materials within 2 minutes of runtime.
Abstract（参考訳）: 高品質な3Dアセット生成用に設計された高度なソリューションであるEdify 3Dを紹介する。提案手法はまず,拡散モデルを用いて,複数の視点で記述対象のRGBおよび表面正規像を合成する。マルチビュー観測は、オブジェクトの形状、テクスチャ、およびPBRを再構成するために使用される。提案手法は,2分間で詳細な形状,清潔な形状のトポロジ,高分解能なテクスチャ,材料で高品質な3Dアセットを生成できる。

関連論文リスト

Boosting 3D Object Generation through PBR Materials [32.732511476490316]
物理ベースレンダリング(PBR)材料の観点から,生成した3Dオブジェクトの品質を高める新しい手法を提案する。アルベドやバンプマップでは、合成データに微調整された安定拡散を利用してこれらの値を抽出する。粗さと金属度マップについては,対話的な調整を行うためのセミオートマチックなプロセスを採用する。
論文参考訳（メタデータ） (2024-11-25T04:20:52Z)
Enhancing Single Image to 3D Generation using Gaussian Splatting and Hybrid Diffusion Priors [17.544733016978928]
単一の画像から3Dオブジェクトを生成するには、野生で撮影された未ポーズのRGB画像から、目に見えない景色の完全な3D形状とテクスチャを推定する必要がある。 3次元オブジェクト生成の最近の進歩は、物体の形状とテクスチャを再構築する技術を導入している。本稿では, この限界に対応するために, 2次元拡散モデルと3次元拡散モデルとのギャップを埋めることを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2024-10-12T10:14:11Z)
Hi3D: Pursuing High-Resolution Image-to-3D Generation with Video Diffusion Models [112.2625368640425]
High- resolution Image-to-3D model (Hi3D) はビデオ拡散に基づく新しいパラダイムであり、単一の画像を3D対応シーケンシャル画像生成としてマルチビュー画像に再定義する。 Hi3Dは事前に学習した映像拡散モデルを3D対応で強化し、低解像度のテクスチャディテールを持つマルチビュー画像を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (2024-09-11T17:58:57Z)
CraftsMan: High-fidelity Mesh Generation with 3D Native Generation and Interactive Geometry Refiner [34.78919665494048]
CraftsManは、非常に多様な形状、通常のメッシュトポロジ、詳細な表面を持つ高忠実な3Dジオメトリを生成することができる。本手法は,従来の方法に比べて高品質な3Dアセットの製作に有効である。
論文参考訳（メタデータ） (2024-05-23T18:30:12Z)
ComboVerse: Compositional 3D Assets Creation Using Spatially-Aware Diffusion Guidance [76.7746870349809]
複雑な構成で高品質な3Dアセットを生成する3D生成フレームワークであるComboVerseについて,複数のモデルを組み合わせることを学習して紹介する。提案手法は,標準スコア蒸留法と比較して,物体の空間的アライメントを重視している。
論文参考訳（メタデータ） (2024-03-19T03:39:43Z)
What You See is What You GAN: Rendering Every Pixel for High-Fidelity Geometry in 3D GANs [82.3936309001633]
3D-aware Generative Adversarial Networks (GANs) は,マルチビュー一貫性画像と3Dジオメトリを生成する学習において,顕著な進歩を見せている。しかし、ボリュームレンダリングにおける高密度サンプリングの大幅なメモリと計算コストにより、3D GANはパッチベースのトレーニングを採用するか、後処理の2Dスーパーレゾリューションで低解像度レンダリングを採用することを余儀なくされた。ニューラルボリュームレンダリングをネイティブ2次元画像の高解像度化に拡張する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2024-01-04T18:50:38Z)
Wonder3D: Single Image to 3D using Cross-Domain Diffusion [105.16622018766236]
Wonder3Dは、単一視点画像から高忠実なテクスチャメッシュを効率的に生成する新しい手法である。画像から3Dまでのタスクの品質,一貫性,効率性を総括的に改善するため,領域間拡散モデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2023-10-23T15:02:23Z)
Shape from Blur: Recovering Textured 3D Shape and Motion of Fast Moving Objects [115.71874459429381]
本研究では, 物体の3次元形状, テクスチャ, 動きを単一動画像から共同で再構成する新しい課題について述べる。従来の手法では2次元画像領域でのみ遅延問題に対処するが、3次元領域における全ての物体特性の厳密なモデリングは任意の物体の動きの正確な記述を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (2021-06-16T13:18:08Z)
Improved Modeling of 3D Shapes with Multi-view Depth Maps [48.8309897766904]
CNNを用いて3次元形状をモデル化するための汎用フレームワークを提案する。オブジェクトの1つの深度画像だけで、3Dオブジェクトの高密度な多視点深度マップ表現を出力できる。
論文参考訳（メタデータ） (2020-09-07T17:58:27Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。