論文の概要: GaussianAnything: Interactive Point Cloud Latent Diffusion for 3D Generation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.08033v1
- Date: Tue, 12 Nov 2024 18:59:32 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-11-13 13:17:55.452503
- Title: GaussianAnything: Interactive Point Cloud Latent Diffusion for 3D Generation
- Title（参考訳）: GaussianAnything:3D生成のためのインタラクティブポイントクラウド遅延拡散
- Authors: Yushi Lan, Shangchen Zhou, Zhaoyang Lyu, Fangzhou Hong, Shuai Yang, Bo Dai, Xingang Pan, Chen Change Loy,
- Abstract要約: 本稿では,インタラクティブなポイントクラウド構造ラテント空間を備えたスケーラブルで高品質な3D生成を実現する,新しい3D生成フレームワークを提案する。
本フレームワークでは,複数ビューのRGB-D(epth)-N(ormal)レンダリングを入力として使用する変分オートエンコーダを,3次元形状情報を保存する独自のラテント空間設計を用いて構成する。
提案手法であるGaussianAnythingは,複数モード条件付き3D生成をサポートし,ポイントクラウド,キャプション,シングル/マルチビュー画像入力を可能にする。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 75.39457097832113
- License:
- Abstract: While 3D content generation has advanced significantly, existing methods still face challenges with input formats, latent space design, and output representations. This paper introduces a novel 3D generation framework that addresses these challenges, offering scalable, high-quality 3D generation with an interactive Point Cloud-structured Latent space. Our framework employs a Variational Autoencoder (VAE) with multi-view posed RGB-D(epth)-N(ormal) renderings as input, using a unique latent space design that preserves 3D shape information, and incorporates a cascaded latent diffusion model for improved shape-texture disentanglement. The proposed method, GaussianAnything, supports multi-modal conditional 3D generation, allowing for point cloud, caption, and single/multi-view image inputs. Notably, the newly proposed latent space naturally enables geometry-texture disentanglement, thus allowing 3D-aware editing. Experimental results demonstrate the effectiveness of our approach on multiple datasets, outperforming existing methods in both text- and image-conditioned 3D generation.
- Abstract（参考訳）: 3Dコンテンツ生成は大幅に進歩しているが、既存の手法は入力形式、潜在空間設計、出力表現といった課題に直面している。
本稿では、これらの課題に対処する新しい3D生成フレームワークを紹介し、インタラクティブなポイントクラウド構造化ラテント空間でスケーラブルで高品質な3D生成を提供する。
我々のフレームワークでは,複数ビューのRGB-D(epth)-N(ormal)レンダリングを入力として,3次元形状情報を保存する独自の潜時空間設計を採用し,形状・テクスチャのゆがみを改善するためのカスケード潜時拡散モデルを組み込んでいる。
提案手法であるGaussianAnythingは,複数モード条件付き3D生成をサポートし,ポイントクラウド,キャプション,シングル/マルチビュー画像入力を可能にする。
特に、新たに提案された潜在空間は、自然に幾何学的テクスチャの歪みを許容し、3D対応の編集を可能にする。
実験により,本手法が複数のデータセットに対して有効であることを示し,テキストおよび画像条件付き3D生成における既存手法よりも優れていた。
関連論文リスト
- LAM3D: Large Image-Point-Cloud Alignment Model for 3D Reconstruction from Single Image [64.94932577552458]
大規模再構成モデルは、単一または複数入力画像から自動3Dコンテンツ生成の領域において大きな進歩を遂げている。
彼らの成功にもかかわらず、これらのモデルはしばしば幾何学的不正確な3Dメッシュを生成し、画像データからのみ3D形状を推論する固有の課題から生まれた。
生成した3Dメッシュの忠実度を高めるために3Dポイントクラウドデータを利用する新しいフレームワークであるLarge Image and Point Cloud Alignment Model (LAM3D)を導入する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-05-24T15:09:12Z) - NeuSDFusion: A Spatial-Aware Generative Model for 3D Shape Completion, Reconstruction, and Generation [52.772319840580074]
3D形状生成は、特定の条件や制約に固執する革新的な3Dコンテンツを作成することを目的としている。
既存の方法は、しばしば3Dの形状を局所化されたコンポーネントの列に分解し、各要素を分離して扱う。
本研究では2次元平面表現を利用した空間認識型3次元形状生成フレームワークを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-03-27T04:09:34Z) - Compress3D: a Compressed Latent Space for 3D Generation from a Single Image [27.53099431097921]
トリプレーンオートエンコーダは3次元モデルをコンパクトな3次元ラテント空間に符号化し、3次元幾何情報とテクスチャ情報の両方を圧縮する。
本稿では,低解像度の潜在表現を用いて高解像度の3D特徴量から特徴を問合せする3D対応のクロスアテンション機構を提案する。
われわれのアプローチでは、1つのA100 GPU上で7秒で高品質な3Dアセットを生成できる。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-03-20T11:51:04Z) - LN3Diff: Scalable Latent Neural Fields Diffusion for Speedy 3D Generation [73.36690511083894]
本稿では,LN3Diffと呼ばれる新しいフレームワークを導入し,統一された3次元拡散パイプラインに対処する。
提案手法では,3次元アーキテクチャと変分オートエンコーダを用いて,入力画像を構造化されたコンパクトな3次元潜在空間に符号化する。
3次元生成のためのShapeNetの最先端性能を実現し,モノクロ3次元再構成と条件付き3次元生成において優れた性能を示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-03-18T17:54:34Z) - Pushing Auto-regressive Models for 3D Shape Generation at Capacity and Scalability [118.26563926533517]
自己回帰モデルでは,格子空間における関節分布をモデル化することにより,2次元画像生成において顕著な結果が得られた。
自動回帰モデルを3次元領域に拡張し,キャパシティとスケーラビリティを同時に向上することにより,3次元形状生成の強力な能力を求める。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-02-19T15:33:09Z) - Neural Point Cloud Diffusion for Disentangled 3D Shape and Appearance Generation [29.818827785812086]
コントロール可能な3Dアセットの生成は、映画、ゲーム、エンジニアリングにおけるコンテンツ作成やAR/VRなど、多くの実用的なアプリケーションにとって重要である。
本稿では,3次元拡散モデルに対して,ハイブリッド点雲とニューラル放射場アプローチを導入することで,絡み合いを実現するための適切な表現を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-12-21T18:46:27Z) - Pushing the Limits of 3D Shape Generation at Scale [65.24420181727615]
我々は、前例のない次元に拡大することで、3次元形状生成において画期的なブレークスルーを示す。
現在までに最大の3次元形状生成モデルとしてArgus-3Dが確立されている。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-06-20T13:01:19Z) - 3D-LDM: Neural Implicit 3D Shape Generation with Latent Diffusion Models [8.583859530633417]
自動復号器の潜時空間で動作する3次元形状のニューラル暗黙表現のための拡散モデルを提案する。
これにより、多種多様な高品質な3D表面を生成できます。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-12-01T20:00:00Z)
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。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。