論文の概要: Text-to-3D Gaussian Splatting with Physics-Grounded Motion Generation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.05560v1
- Date: Sat, 07 Dec 2024 06:48:16 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-12-10 14:58:37.380207
- Title: Text-to-3D Gaussian Splatting with Physics-Grounded Motion Generation
- Title（参考訳）: 物理グラウンド運動生成を用いたテキスト・ツー・3次元ガウス平滑化
- Authors: Wenqing Wang, Yun Fu,
- Abstract要約: 正確な外観と幾何学的構造を持つ3次元モデルを生成する革新的なフレームワークを提案する。
テキスト・ツー・3D生成と物理基底運動合成を統合することにより,本フレームワークはフォトリアリスティックな3Dオブジェクトを描画する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 47.6666060652434
- License:
- Abstract: Text-to-3D generation is a valuable technology in virtual reality and digital content creation. While recent works have pushed the boundaries of text-to-3D generation, producing high-fidelity 3D objects with inefficient prompts and simulating their physics-grounded motion accurately still remain unsolved challenges. To address these challenges, we present an innovative framework that utilizes the Large Language Model (LLM)-refined prompts and diffusion priors-guided Gaussian Splatting (GS) for generating 3D models with accurate appearances and geometric structures. We also incorporate a continuum mechanics-based deformation map and color regularization to synthesize vivid physics-grounded motion for the generated 3D Gaussians, adhering to the conservation of mass and momentum. By integrating text-to-3D generation with physics-grounded motion synthesis, our framework renders photo-realistic 3D objects that exhibit physics-aware motion, accurately reflecting the behaviors of the objects under various forces and constraints across different materials. Extensive experiments demonstrate that our approach achieves high-quality 3D generations with realistic physics-grounded motion.
- Abstract（参考訳）: テキストから3D生成は、仮想現実とデジタルコンテンツ作成において貴重な技術である。
最近の研究はテキストから3D生成の境界を推し進めているが、非効率なプロンプトで高忠実な3Dオブジェクトを生成し、物理基底運動を正確にシミュレーションすることは、まだ未解決の課題である。
これらの課題に対処するために,Large Language Model (LLM) を改良したプロンプトと拡散事前誘導型ガウススプラッティング(GS)を用いて,正確な外観と幾何学的構造を持つ3次元モデルを生成する革新的なフレームワークを提案する。
また、連続体力学に基づく変形マップと色規則化を組み込んで、生成した3次元ガウスに対する鮮明な物理基底運動を合成し、質量と運動量の保存を図った。
テキストから3D生成を物理基底運動合成と組み合わせることで、様々な力下での物体の挙動を正確に反映し、異なる材料にまたがる制約を正確に反映し、物理認識運動を示すフォトリアリスティックな3Dオブジェクトを描画する。
広汎な実験により,本手法は現実的な物理基底運動により高品質な3次元世代を実現することを示す。
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