論文の概要: ArchComplete: Autoregressive 3D Architectural Design Generation with Hierarchical Diffusion-Based Upsampling

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.17957v2
• Date: Thu, 13 Feb 2025 21:57:44 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-17 18:05:55.212338
• Title: ArchComplete: Autoregressive 3D Architectural Design Generation with Hierarchical Diffusion-Based Upsampling
• Title（参考訳）: ArchComplete: 階層的拡散に基づくアップサンプリングによる自己回帰型3Dアーキテクチャ設計生成
• Authors: S. Rasoulzadeh, M. Bank, I. Kovacic, K. Schinegger, S. Rutzinger, M. Wimmer,
• Abstract要約: ArchCompleteはベクトル量子化モデルからなる2段階のボクセルベースの3D生成パイプラインである。 パイプラインのキーとなるのは、(i) 2.5Dの知覚的損失とともに最適化された、ローカルなパッチ埋め込みのコンテキスト的にリッチなコードブックを学習することです。 ArchCompleteは643ドルという解像度で自動回帰的にモデルを生成し、それを5123ドルまで改良する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: Recent advances in 3D generative models have shown promising results but often fall short in capturing the complexity of architectural geometries and topologies and fine geometric details at high resolutions. To tackle this, we present ArchComplete, a two-stage voxel-based 3D generative pipeline consisting of a vector-quantised model, whose composition is modelled with an autoregressive transformer for generating coarse shapes, followed by a hierarchical upsampling strategy for further enrichment with fine structures and details. Key to our pipeline is (i) learning a contextually rich codebook of local patch embeddings, optimised alongside a 2.5D perceptual loss that captures global spatial correspondence of projections onto three axis-aligned orthogonal planes, and (ii) redefining upsampling as a set of conditional diffusion models learning from a hierarchy of randomly cropped coarse-to-fine local volumetric patches. Trained on our introduced dataset of 3D house models with fully modelled exterior and interior, ArchComplete autoregressively generates models at the resolution of $64^{3}$ and progressively refines them up to $512^{3}$, with voxel sizes as small as $ \approx 9\text{cm}$. ArchComplete solves a variety of tasks, including genetic interpolation and variation, unconditional synthesis, shape and plan-drawing completion, as well as geometric detailisation, while achieving state-of-the-art performance in quality, diversity, and computational efficiency.
• Abstract（参考訳）: 3次元生成モデルの最近の進歩は有望な結果を示しているが、しばしば高分解能で建築測地やトポロジーの複雑さと微妙な幾何学的詳細を捉えるのに不足している。 そこで本研究では,ベクトル量子化モデルにより構成された2段階のボクセル型3次元生成パイプラインArchCompleteについて,粗い形状を生成する自己回帰変換器を用いてモデル化した。 パイプラインの鍵は 一 局所的パッチ埋め込みの文脈的に豊かなコードブックを学習し、3つの軸整列直交平面上の射影のグローバル空間対応を捉える2.5次元知覚損失と共に最適化し、 二 乱作粗い局所体積パッチの階層構造から学習した条件拡散モデルの集合としてのアップサンプリングを再定義すること。 完全にモデル化された外装と内装を備えた3Dハウスモデルのデータセットに基づいて、ArchCompleteは64^{3}$の解像度で自動回帰モデルを生成し、それらを512^{3}$まで徐々に洗練し、ボクセルサイズは$ \approx 9\text{cm}$まで小さくする。 ArchCompleteは、遺伝的補間と変異、無条件合成、形状と計画描画の完了、幾何学的詳細化など、さまざまなタスクを解決し、品質、多様性、計算効率の最先端性を実現している。

関連論文リスト

• RigAnything: Template-Free Autoregressive Rigging for Diverse 3D Assets [47.81216915952291]
  本稿では,新しい自己回帰変換モデルであるRigAnythingを紹介する。 関節や骨格のトポロジを確率的に生成し、スキンの重量をテンプレートのない方法で割り当てることで、3Dアセットを準備できる。 RigAnythingは、ヒューマノイド、四足動物、海洋生物、昆虫など、さまざまな種類の物体で最先端のパフォーマンスを実証している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-02-13T18:59:13Z)
• Factorized Implicit Global Convolution for Automotive Computational Fluid Dynamics Prediction [52.32698071488864]
  非常に大きな3DメッシュのCFD問題を効率的に解く新しいアーキテクチャであるFactized Implicit Global Convolution (FIGConv)を提案する。 FIGConvは、既存の3DニューラルCFDモデルよりも大幅に改善された2次複雑性の$O(N2)$を達成する。 業界標準のAhmedボディデータセットと大規模DrivAerNetデータセットに対するアプローチを検証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-02-06T18:57:57Z)
• Structured 3D Latents for Scalable and Versatile 3D Generation [28.672494137267837]
  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。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-12-02T13:58:38Z)
• GSD: View-Guided Gaussian Splatting Diffusion for 3D Reconstruction [52.04103235260539]
  単一視点からの3次元オブジェクト再構成のためのガウススプティング表現に基づく拡散モデル手法を提案する。 モデルはGS楕円体の集合で表される3Dオブジェクトを生成することを学習する。 最終的な再構成されたオブジェクトは、高品質な3D構造とテクスチャを持ち、任意のビューで効率的にレンダリングできる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-05T03:43:08Z)
• Outdoor Scene Extrapolation with Hierarchical Generative Cellular Automata [70.9375320609781]
  我々は,自律走行車(AV)で多量に捕獲された大規模LiDARスキャンから微細な3次元形状を生成することを目指している。 本稿では,空間的にスケーラブルな3次元生成モデルである階層型生成セルオートマトン (hGCA) を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-12T14:56:56Z)
• Pushing Auto-regressive Models for 3D Shape Generation at Capacity and Scalability [118.26563926533517]
  自己回帰モデルでは,格子空間における関節分布をモデル化することにより,2次元画像生成において顕著な結果が得られた。 自動回帰モデルを3次元領域に拡張し,キャパシティとスケーラビリティを同時に向上することにより,3次元形状生成の強力な能力を求める。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-19T15:33:09Z)
• DiffComplete: Diffusion-based Generative 3D Shape Completion [114.43353365917015]
  3次元レンジスキャンにおける形状完成のための拡散に基づく新しいアプローチを提案する。 私たちはリアリズム、マルチモダリティ、高忠実さのバランスを取ります。 DiffCompleteは2つの大規模3次元形状補完ベンチマークに新しいSOTA性能を設定する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-28T16:07:36Z)
• Deep Marching Tetrahedra: a Hybrid Representation for High-Resolution 3D Shape Synthesis [90.26556260531707]
  DMTetは粗いボクセルのような単純なユーザーガイドを用いて高解像度の3次元形状を合成できる条件付き生成モデルである。 メッシュなどの明示的な表現を直接生成する深部3次元生成モデルとは異なり、我々のモデルは任意の位相で形状を合成することができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-11-08T05:29:35Z)
• OctField: Hierarchical Implicit Functions for 3D Modeling [18.488778913029805]
  我々は3次元曲面の学習可能な階層的暗黙表現であるOctoFieldを提案し、メモリと計算予算の少ない複雑な曲面の高精度符号化を可能にする。 この目的を達成するために、曲面占有率と部分幾何学の豊かさに応じて3次元空間を適応的に分割する階層的オクツリー構造を導入する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-11-01T16:29:39Z)

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。