論文の概要: Multi-scale Latent Point Consistency Models for 3D Shape Generation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.19413v1
- Date: Fri, 27 Dec 2024 02:41:33 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-12-30 21:44:05.204266
- Title: Multi-scale Latent Point Consistency Models for 3D Shape Generation
- Title（参考訳）: 3次元形状生成のためのマルチスケール潜在点整合性モデル
- Authors: Bi'an Du, Wei Hu, Renjie Liao,
- Abstract要約: MLPCM(Multi-scale Latent Point Consistency Model)を提案する。
OurCMは遅延拡散フレームワークに従い、ポイントレベルからスーパーポイントレベルまで、階層的な潜在表現レベルを導入します。
また,前者を1ステップの発電機に圧縮する潜時整合モデルを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 22.680686510724467
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Consistency Models (CMs) have significantly accelerated the sampling process in diffusion models, yielding impressive results in synthesizing high-resolution images. To explore and extend these advancements to point-cloud-based 3D shape generation, we propose a novel Multi-scale Latent Point Consistency Model (MLPCM). Our MLPCM follows a latent diffusion framework and introduces hierarchical levels of latent representations, ranging from point-level to super-point levels, each corresponding to a different spatial resolution. We design a multi-scale latent integration module along with 3D spatial attention to effectively denoise the point-level latent representations conditioned on those from multiple super-point levels. Additionally, we propose a latent consistency model, learned through consistency distillation, that compresses the prior into a one-step generator. This significantly improves sampling efficiency while preserving the performance of the original teacher model. Extensive experiments on standard benchmarks ShapeNet and ShapeNet-Vol demonstrate that MLPCM achieves a 100x speedup in the generation process, while surpassing state-of-the-art diffusion models in terms of both shape quality and diversity.
- Abstract（参考訳）: Consistency Models (CMs) は拡散モデルのサンプリングプロセスを著しく加速し、高解像度画像の合成に顕著な結果をもたらした。
本稿では,これらの進歩をポイントクラウドベースの3次元形状生成に拡張するために,MLPCM(Multiscale Latent Point Consistency Model)を提案する。
MLPCMは遅延拡散の枠組みに従っており、点レベルから超点レベルまで、それぞれ異なる空間分解能に対応する階層的な潜在表現を導入している。
マルチスケールラテント統合モジュールを3次元空間的注意とともに設計し、複数のスーパーポイントレベルから条件付きポイントレベルのラテント表現を効果的に識別する。
さらに,1ステップの発電機に前処理を圧縮する潜時整合モデルを提案する。
これにより、元の教師モデルの性能を維持しながらサンプリング効率が大幅に向上する。
標準ベンチマークのShapeNetとShapeNet-Volの広範な実験により、MLPCMは生成プロセスにおいて100倍のスピードアップを達成する一方で、形状品質と多様性の両方の観点から最先端の拡散モデルを上回ることが示されている。
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