論文の概要: DoubleDiffusion: Combining Heat Diffusion with Denoising Diffusion for Texture Generation on 3D Meshes

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.03397v5
• Date: Tue, 01 Apr 2025 10:27:48 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-02 14:12:22.505299
• Title: DoubleDiffusion: Combining Heat Diffusion with Denoising Diffusion for Texture Generation on 3D Meshes
• Title（参考訳）: 二重拡散:3次元メッシュにおける熱拡散と脱ノイズ拡散を組み合わせた集合組織生成
• Authors: Xuyang Wang, Ziang Cheng, Zhenyu Li, Jiayu Yang, Haorui Ji, Pan Ji, Mehrtash Harandi, Richard Hartley, Hongdong Li,
• Abstract要約: 本稿では,3次元メッシュ上でテクスチャを直接生成する手法を提案する。 この手法を生成拡散パイプラインに統合することにより,テクスチャ生成の効率を大幅に向上する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 67.39455433337316
• License:
• Abstract: This paper addresses the problem of generating textures for 3D mesh assets. Existing approaches often rely on image diffusion models to generate multi-view image observations, which are then transformed onto the mesh surface to produce a single texture. However, due to the gap between multi-view images and 3D space, such process is susceptible to arange of issues such as geometric inconsistencies, visibility occlusion, and baking artifacts. To overcome this problem, we propose a novel approach that directly generates texture on 3D meshes. Our approach leverages heat dissipation diffusion, which serves as an efficient operator that propagates features on the geometric surface of a mesh, while remaining insensitive to the specific layout of the wireframe. By integrating this technique into a generative diffusion pipeline, we significantly improve the efficiency of texture generation compared to existing texture generation methods. We term our approach DoubleDiffusion, as it combines heat dissipation diffusion with denoising diffusion to enable native generative learning on 3D mesh surfaces.
• Abstract（参考訳）: 本稿では3Dメッシュアセットのテクスチャ生成の問題に対処する。 既存のアプローチでは、画像拡散モデルを使用してマルチビューの画像観察を生成し、メッシュ表面に変換して単一のテクスチャを生成する。 しかし、多視点画像と3次元空間のギャップにより、幾何学的不整合、視認性閉塞、焼成アーティファクトといった様々な問題の影響を受けやすい。 そこで本研究では,3次元メッシュのテクスチャを直接生成する手法を提案する。 提案手法は,メッシュの幾何学的表面の特徴を伝播する効率的な演算子として機能し,ワイヤフレームの特定のレイアウトに敏感なまま,放熱拡散を利用する。 この手法を生成拡散パイプラインに統合することにより,既存のテクスチャ生成法と比較してテクスチャ生成の効率を大幅に改善する。 本稿では,3次元メッシュ上での自然生成学習を実現するために,放熱拡散と放散拡散を組み合わせたDoubleDiffusionと呼ぶ。

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