論文の概要: DiffSplat: Repurposing Image Diffusion Models for Scalable Gaussian Splat Generation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.16764v1
- Date: Tue, 28 Jan 2025 07:38:59 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-01-29 16:41:29.469441
- Title: DiffSplat: Repurposing Image Diffusion Models for Scalable Gaussian Splat Generation
- Title（参考訳）: DiffSplat: スケーラブルガウススプラッター生成のための画像拡散モデルの再検討
- Authors: Chenguo Lin, Panwang Pan, Bangbang Yang, Zeming Li, Yadong Mu,
- Abstract要約: DiffSplatは,大規模テキスト・画像拡散モデルを用いて3次元ガウススプラットを生成する新しい3次元生成フレームワークである。
従来の3D生成モデルと異なり、Webスケールの2D事前を効果的に活用しつつ、統一モデルにおける3D一貫性を維持している。
これらの格子上の正規拡散損失と合わせて、3Dレンダリング損失を導入し、任意のビューの3Dコヒーレンスを促進する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 33.62074896816882
- License:
- Abstract: Recent advancements in 3D content generation from text or a single image struggle with limited high-quality 3D datasets and inconsistency from 2D multi-view generation. We introduce DiffSplat, a novel 3D generative framework that natively generates 3D Gaussian splats by taming large-scale text-to-image diffusion models. It differs from previous 3D generative models by effectively utilizing web-scale 2D priors while maintaining 3D consistency in a unified model. To bootstrap the training, a lightweight reconstruction model is proposed to instantly produce multi-view Gaussian splat grids for scalable dataset curation. In conjunction with the regular diffusion loss on these grids, a 3D rendering loss is introduced to facilitate 3D coherence across arbitrary views. The compatibility with image diffusion models enables seamless adaptions of numerous techniques for image generation to the 3D realm. Extensive experiments reveal the superiority of DiffSplat in text- and image-conditioned generation tasks and downstream applications. Thorough ablation studies validate the efficacy of each critical design choice and provide insights into the underlying mechanism.
- Abstract（参考訳）: テキストからの3Dコンテンツ生成の最近の進歩は、高品質な3Dデータセットと2Dマルチビュー生成の不整合に悩まされている。
DiffSplatは,大規模テキスト・画像拡散モデルを用いて3次元ガウススプラットをネイティブに生成する新しい3次元生成フレームワークである。
従来の3D生成モデルと異なり、Webスケールの2D事前を効果的に活用しつつ、統一モデルにおける3D一貫性を維持している。
トレーニングをブートストラップするために,スケーラブルなデータセットキュレーションのためのマルチビューガウススプレートグリッドを瞬時に生成する軽量再構築モデルを提案する。
これらの格子上の正規拡散損失と合わせて、3Dレンダリング損失を導入し、任意のビューの3Dコヒーレンスを促進する。
画像拡散モデルとの互換性は、3次元領域への画像生成のための多数のテクニックのシームレスな適応を可能にする。
大規模な実験により、テキストおよび画像条件付き生成タスクおよび下流アプリケーションにおけるDiffSplatの優位性が明らかにされた。
徹底的なアブレーション研究は、それぞれの重要な設計選択の有効性を検証し、基礎となるメカニズムについて洞察を与える。
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