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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.16856v2
• Date: Wed, 27 Nov 2024 10:33:32 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-02 11:38:20.075060
• 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。

関連論文リスト

• DIRECT-3D: Learning Direct Text-to-3D Generation on Massive Noisy 3D Data [50.164670363633704]
  テキストプロンプトから高品質な3Dアセットを作成するための拡散型3D生成モデルであるDIRECT-3Dを提案する。 我々のモデルは、広範に騒々しく不整合な3D資産で直接訓練されている。 単一クラス生成とテキスト・ツー・3D生成の両方で最先端の性能を実現する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-06T17:58:15Z)
• DiffTF++: 3D-aware Diffusion Transformer for Large-Vocabulary 3D Generation [53.20147419879056]
  拡散型フィードフォワードフレームワークを導入し,単一モデルで課題に対処する。 TransFormerを用いた3D対応拡散モデルを構築し,より強力な3D生成,すなわちDiffTF++を提案する。 ShapeNetとOmniObject3Dの実験は、提案したモジュールの有効性を確実に実証している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-13T17:59:51Z)
• VFusion3D: Learning Scalable 3D Generative Models from Video Diffusion Models [20.084928490309313]
  本稿では,事前学習ビデオ拡散モデルを用いたスケーラブルな3次元生成モデル構築手法を提案する。 微調整により多視点生成能力を解放することにより、大規模な合成多視点データセットを生成し、フィードフォワード3D生成モデルを訓練する。 提案したモデルであるVFusion3Dは、ほぼ3Mの合成マルチビューデータに基づいて訓練され、単一の画像から数秒で3Dアセットを生成することができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-18T17:59:12Z)
• 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)
• Sherpa3D: Boosting High-Fidelity Text-to-3D Generation via Coarse 3D Prior [52.44678180286886]
  2次元拡散モデルでは、3次元データなしで優れた一般化と豊富な詳細を実現する蒸留手法が見つかる。 提案するSherpa3Dは,高忠実度,一般化性,幾何整合性を同時に実現する新しいテキスト・ツー・3Dフレームワークである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-11T18:59:18Z)
• Large-Vocabulary 3D Diffusion Model with Transformer [57.076986347047]
  本稿では,1つの生成モデルを用いて実世界の3Dオブジェクトの大規模カテゴリを合成するための拡散型フィードフォワードフレームワークを提案する。 本稿では,三面体を用いた3次元拡散モデル(TransFormer, DiffTF)を提案する。 ShapeNetとOmniObject3Dの実験は、単一のDiffTFモデルが最先端の大語彙3Dオブジェクト生成性能を達成することを確実に実証している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-14T17:59:53Z)
• 3D-LLM: Injecting the 3D World into Large Language Models [60.43823088804661]
  大規模言語モデル (LLM) と視覚言語モデル (VLM) は、常識推論のような複数のタスクで優れていることが証明されている。 本稿では,大規模言語モデルに3Dワールドを注入し,新しい3D-LLMのファミリーを導入することを提案する。 具体的には、3D-LLMは3Dポイントクラウドとその機能を入力として取り込んで、さまざまな3D関連タスクを実行することができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-07-24T17:59:02Z)

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。