論文の概要: SAR3D: Autoregressive 3D Object Generation and Understanding via Multi-scale 3D VQVAE

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.16856v1
• Date: Mon, 25 Nov 2024 19:00:05 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-27 13:35:28.187385
• Title: SAR3D: Autoregressive 3D Object Generation and Understanding via Multi-scale 3D VQVAE
• Title（参考訳）: SAR3D:マルチスケール3D VQVAEによる自動回帰3Dオブジェクト生成と理解
• Authors: Yongwei Chen, Yushi Lan, Shangchen Zhou, Tengfei Wang, XIngang Pan,
• Abstract要約: 本稿では,多次元ベクトル量子化変分オートエンコーダ(VQVAE)を利用して3Dオブジェクトをトークン化する新しいフレームワークであるScale AutoRegressive 3D(SAR3D)を紹介する。 次の単一トークンの代わりにマルチスケールの潜在表現で次のスケールを予測することで、SAR3Dは生成時間を著しく短縮する。 実験の結果,SAR3Dは現行の3D生成法よりも高速かつ高品質であることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 28.597376637565123
• License:
• Abstract: Autoregressive models have demonstrated remarkable success across various fields, from large language models (LLMs) to large multimodal models (LMMs) and 2D content generation, moving closer to artificial general intelligence (AGI). Despite these advances, applying autoregressive approaches to 3D object generation and understanding remains largely unexplored. This paper introduces Scale AutoRegressive 3D (SAR3D), a novel framework that leverages a multi-scale 3D vector-quantized variational autoencoder (VQVAE) to tokenize 3D objects for efficient autoregressive generation and detailed understanding. By predicting the next scale in a multi-scale latent representation instead of the next single token, SAR3D reduces generation time significantly, achieving fast 3D object generation in just 0.82 seconds on an A6000 GPU. Additionally, given the tokens enriched with hierarchical 3D-aware information, we finetune a pretrained LLM on them, enabling multimodal comprehension of 3D content. Our experiments show that SAR3D surpasses current 3D generation methods in both speed and quality and allows LLMs to interpret and caption 3D models comprehensively.
• Abstract（参考訳）: 自己回帰モデルは、大きな言語モデル(LLM)から大きなマルチモーダルモデル(LMM)、そして人工知能(AGI)に近い2Dコンテンツ生成まで、様々な分野において顕著な成功を収めている。 これらの進歩にもかかわらず、3Dオブジェクト生成と理解に自己回帰的アプローチを適用することは、ほとんど未解明のままである。 本稿では,VQVAE(Multi-scale vector-quantized variational autoencoder)を利用して,効率的な自己回帰生成と詳細な理解のために3Dオブジェクトをトークン化する,新しいフレームワークであるScale AutoRegressive 3D(SAR3D)を紹介する。 次のシングルトークンの代わりにマルチスケールの潜在表現で次のスケールを予測することで、SAR3Dは生成時間を著しく短縮し、A6000 GPU上でわずか0.82秒で高速な3Dオブジェクト生成を実現する。 さらに, 階層的な3D認識情報に富んだトークンを考慮し, 事前学習したLCMを微調整し, マルチモーダルな3Dコンテンツの理解を可能にする。 実験の結果,SAR3Dは従来の3Dモデルよりも高速かつ高品質であり,LLMが包括的に3Dモデルを解釈・キャプションできることがわかった。

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