論文の概要: Zero-1-to-G: Taming Pretrained 2D Diffusion Model for Direct 3D Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.05427v1
• Date: Thu, 09 Jan 2025 18:37:35 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-10 13:58:56.256104
• Title: Zero-1-to-G: Taming Pretrained 2D Diffusion Model for Direct 3D Generation
• Title（参考訳）: Zero-1-to-G:直接3次元生成のための事前学習2次元拡散モデル
• Authors: Xuyi Meng, Chen Wang, Jiahui Lei, Kostas Daniilidis, Jiatao Gu, Lingjie Liu,
• Abstract要約: 我々は,事前学習した2次元拡散モデルを用いたガウススプラット上での3次元直接生成手法であるZero-1-to-Gを導入する。 3D認識を取り入れるために,複雑な相関関係を捉え,生成されたスプラット間の3D一貫性を強制する,クロスビュー層とクロスアトリビュートアテンション層を導入する。 これにより、Zero-1-to-Gは、事前訓練された2D拡散前処理を効果的に活用する最初の直接画像から3D生成モデルとなり、効率的なトレーニングと未確認物体への一般化が実現された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 66.75243908044538
• License:
• Abstract: Recent advances in 2D image generation have achieved remarkable quality,largely driven by the capacity of diffusion models and the availability of large-scale datasets. However, direct 3D generation is still constrained by the scarcity and lower fidelity of 3D datasets. In this paper, we introduce Zero-1-to-G, a novel approach that addresses this problem by enabling direct single-view generation on Gaussian splats using pretrained 2D diffusion models. Our key insight is that Gaussian splats, a 3D representation, can be decomposed into multi-view images encoding different attributes. This reframes the challenging task of direct 3D generation within a 2D diffusion framework, allowing us to leverage the rich priors of pretrained 2D diffusion models. To incorporate 3D awareness, we introduce cross-view and cross-attribute attention layers, which capture complex correlations and enforce 3D consistency across generated splats. This makes Zero-1-to-G the first direct image-to-3D generative model to effectively utilize pretrained 2D diffusion priors, enabling efficient training and improved generalization to unseen objects. Extensive experiments on both synthetic and in-the-wild datasets demonstrate superior performance in 3D object generation, offering a new approach to high-quality 3D generation.
• Abstract（参考訳）: 2次元画像生成の最近の進歩は、拡散モデルのキャパシティと大規模データセットの可用性により、目覚ましい品質を実現している。 しかし、直接3D生成は、3Dデータセットの不足と低忠実さによって制限されている。 本稿では,事前学習した2次元拡散モデルを用いてガウススプラット上で直接一視点生成を行うことにより,この問題に対処する新しい手法であるZero-1-to-Gを提案する。 キーとなる洞察は、3次元表現であるガウススプラッターを、異なる属性を符号化した多視点画像に分解できるということである。 これにより、2D拡散フレームワーク内での直接3D生成の困難なタスクを再構築し、事前訓練された2D拡散モデルのリッチな事前利用を可能にします。 3D認識を取り入れるために,複雑な相関関係を捉え,生成されたスプラット間の3D一貫性を強制する,クロスビュー層とクロスアトリビュートアテンション層を導入する。 これにより、Zero-1-to-Gは、事前訓練された2D拡散前処理を効果的に活用する最初の直接画像から3D生成モデルとなり、効率的なトレーニングと未確認物体への一般化が実現された。 合成データセットとインザワイルドデータセットの両方に対する大規模な実験は、3Dオブジェクト生成において優れたパフォーマンスを示し、高品質な3D生成に対する新しいアプローチを提供する。

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