論文の概要: TAR3D: Creating High-Quality 3D Assets via Next-Part Prediction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.16919v1
• Date: Sun, 22 Dec 2024 08:28:20 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-24 15:58:22.899045
• Title: TAR3D: Creating High-Quality 3D Assets via Next-Part Prediction
• Title（参考訳）: TAR3D:次世代予測による高品質な3Dアセット作成
• Authors: Xuying Zhang, Yutong Liu, Yangguang Li, Renrui Zhang, Yufei Liu, Kai Wang, Wanli Ouyang, Zhiwei Xiong, Peng Gao, Qibin Hou, Ming-Ming Cheng,
• Abstract要約: TAR3Dは、3D対応ベクトル量子可変オートエンコーダ(VQ-VAE)と生成事前学習トランス(GPT)で構成される新しいフレームワークである。 TAR3Dは,テキスト・ツー・3Dタスクや画像・ツー・3Dタスクにおいて,既存の手法よりも優れた生成品質が得られることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 137.34863114016483
• License:
• Abstract: We present TAR3D, a novel framework that consists of a 3D-aware Vector Quantized-Variational AutoEncoder (VQ-VAE) and a Generative Pre-trained Transformer (GPT) to generate high-quality 3D assets. The core insight of this work is to migrate the multimodal unification and promising learning capabilities of the next-token prediction paradigm to conditional 3D object generation. To achieve this, the 3D VQ-VAE first encodes a wide range of 3D shapes into a compact triplane latent space and utilizes a set of discrete representations from a trainable codebook to reconstruct fine-grained geometries under the supervision of query point occupancy. Then, the 3D GPT, equipped with a custom triplane position embedding called TriPE, predicts the codebook index sequence with prefilling prompt tokens in an autoregressive manner so that the composition of 3D geometries can be modeled part by part. Extensive experiments on ShapeNet and Objaverse demonstrate that TAR3D can achieve superior generation quality over existing methods in text-to-3D and image-to-3D tasks
• Abstract（参考訳）: 本稿では、3D対応ベクトル量子可変オートエンコーダ(VQ-VAE)と、高品質な3Dアセットを生成するジェネレーティブ事前学習トランスフォーマ(GPT)からなる新しいフレームワークTAR3Dを提案する。 この研究の中核となる洞察は、次世代の予測パラダイムのマルチモーダル統一と有望な学習能力を条件付き3Dオブジェクト生成に移行することである。 これを実現するために、3D VQ-VAEは、まず、広範囲の3次元形状をコンパクトな三面ラテント空間に符号化し、訓練可能なコードブックから一組の離散表現を用いて、クエリポイント占有率の監督の下できめ細かなジオメトリを再構築する。 そして、TriPEと呼ばれるカスタム三面体位置埋め込みを備えた3D GPTは、自己回帰的にプロンプトトークンをプリフィルしたコードブックインデックスシーケンスを予測し、3Dジオメトリの合成を部分的にモデル化できるようにする。 ShapeNetとObjaverseの大規模な実験により、TAR3Dはテキスト・ツー・3Dタスクや画像・ツー・3Dタスクにおいて既存の方法よりも優れた生成品質が得られることが示された。

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