論文の概要: Structured 3D Latents for Scalable and Versatile 3D Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.01506v1
• Date: Mon, 02 Dec 2024 13:58:38 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-04 15:45:05.267472
• Title: Structured 3D Latents for Scalable and Versatile 3D Generation
• Title（参考訳）: 拡張性・可逆性3次元生成用構造型3次元潜水剤
• Authors: Jianfeng Xiang, Zelong Lv, Sicheng Xu, Yu Deng, Ruicheng Wang, Bowen Zhang, Dong Chen, Xin Tong, Jiaolong Yang,
• Abstract要約: 汎用的で高品質な3Dアセット作成のための新しい3D生成手法を提案する。 基本となるのは、異なる出力フォーマットへのデコードを可能にする、構造化されたLATent表現である。 これは、疎人口の少ない3Dグリッドと、強力な視覚基盤モデルから抽出された濃密な多視点視覚特徴を統合することで実現される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 28.672494137267837
• License:
• Abstract: We introduce a novel 3D generation method for versatile and high-quality 3D asset creation. The cornerstone is a unified Structured LATent (SLAT) representation which allows decoding to different output formats, such as Radiance Fields, 3D Gaussians, and meshes. This is achieved by integrating a sparsely-populated 3D grid with dense multiview visual features extracted from a powerful vision foundation model, comprehensively capturing both structural (geometry) and textural (appearance) information while maintaining flexibility during decoding. We employ rectified flow transformers tailored for SLAT as our 3D generation models and train models with up to 2 billion parameters on a large 3D asset dataset of 500K diverse objects. Our model generates high-quality results with text or image conditions, significantly surpassing existing methods, including recent ones at similar scales. We showcase flexible output format selection and local 3D editing capabilities which were not offered by previous models. Code, model, and data will be released.
• Abstract（参考訳）: 汎用的で高品質な3Dアセット作成のための新しい3D生成手法を提案する。 基盤となるのは、Radiance Fields、3D Gaussian、メッシュなど、さまざまな出力フォーマットへのデコードを可能にする、統合されたStructured LATent (SLAT) 表現である。 これは、疎密に人口の多い3Dグリッドと強力な視覚基盤モデルから抽出された密集した多視点視覚特徴を統合し、デコーディング時の柔軟性を維持しながら、構造的(幾何学)とテクスチャ的(外観)の両方情報を包括的にキャプチャすることで実現される。 SLAT用に調整された修正フロートランスフォーマーを私たちの3D生成モデルとして採用し、500万の多様なオブジェクトからなる大規模な3D資産データセット上で最大20億のパラメータを持つモデルをトレーニングします。 我々のモデルはテキストや画像の条件で高品質な結果を生成し、最近のものを含む既存の手法を大幅に上回っている。 従来のモデルでは提供されなかったフレキシブルな出力フォーマット選択と局所的な3D編集機能を紹介した。 コード、モデル、データはリリースされます。

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