論文の概要: A Generative Approach to High Fidelity 3D Reconstruction from Text Data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.03664v1
• Date: Wed, 05 Mar 2025 16:54:15 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-06 15:53:23.928013
• Title: A Generative Approach to High Fidelity 3D Reconstruction from Text Data
• Title（参考訳）: テキストデータからの高忠実度3次元再構成への生成的アプローチ
• Authors: Venkat Kumar R, Deepak Saravanan,
• Abstract要約: 本研究では,テキスト・画像生成をシームレスに統合する完全自動パイプライン,様々な画像処理技術,反射除去と3次元再構成のためのディープラーニング手法を提案する。 安定拡散のような最先端の生成モデルを活用することで、この手法は自然言語の入力を多段階のワークフローを通じて詳細な3Dモデルに変換する。 このアプローチは、意味的コヒーレンスを維持すること、幾何学的複雑さを管理すること、詳細な視覚情報を保存することなど、生成的再構築における重要な課題に対処する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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• Abstract: The convergence of generative artificial intelligence and advanced computer vision technologies introduces a groundbreaking approach to transforming textual descriptions into three-dimensional representations. This research proposes a fully automated pipeline that seamlessly integrates text-to-image generation, various image processing techniques, and deep learning methods for reflection removal and 3D reconstruction. By leveraging state-of-the-art generative models like Stable Diffusion, the methodology translates natural language inputs into detailed 3D models through a multi-stage workflow. The reconstruction process begins with the generation of high-quality images from textual prompts, followed by enhancement by a reinforcement learning agent and reflection removal using the Stable Delight model. Advanced image upscaling and background removal techniques are then applied to further enhance visual fidelity. These refined two-dimensional representations are subsequently transformed into volumetric 3D models using sophisticated machine learning algorithms, capturing intricate spatial relationships and geometric characteristics. This process achieves a highly structured and detailed output, ensuring that the final 3D models reflect both semantic accuracy and geometric precision. This approach addresses key challenges in generative reconstruction, such as maintaining semantic coherence, managing geometric complexity, and preserving detailed visual information. Comprehensive experimental evaluations will assess reconstruction quality, semantic accuracy, and geometric fidelity across diverse domains and varying levels of complexity. By demonstrating the potential of AI-driven 3D reconstruction techniques, this research offers significant implications for fields such as augmented reality (AR), virtual reality (VR), and digital content creation.
• Abstract（参考訳）: 生成人工知能と高度なコンピュータビジョン技術の融合は、テキスト記述を3次元表現に変換するための画期的なアプローチを導入している。 本研究では,テキスト・画像生成をシームレスに統合する完全自動パイプライン,様々な画像処理技術,反射除去と3次元再構成のためのディープラーニング手法を提案する。 安定拡散のような最先端の生成モデルを活用することで、この手法は自然言語の入力を多段階のワークフローを通じて詳細な3Dモデルに変換する。 復元プロセスは、テキストプロンプトから高品質な画像を生成することから始まり、その後、強化学習エージェントによって強化され、安定なDelightモデルを用いた反射除去が行われる。 次に、高度な画像アップスケーリングと背景除去技術を適用して、視覚的忠実度をさらに高める。 これらの洗練された2次元表現はその後、洗練された機械学習アルゴリズムを用いて体積3次元モデルに変換され、複雑な空間関係と幾何学的特徴をキャプチャする。 このプロセスは高度に構造化され詳細な出力を達成し、最終的な3次元モデルが意味的精度と幾何学的精度の両方を反映することを保証する。 このアプローチは、意味的コヒーレンスを維持すること、幾何学的複雑さを管理すること、詳細な視覚情報を保存することなど、生成的再構築における重要な課題に対処する。 総合的な実験的評価は、様々な領域にわたる再構築品質、意味的精度、幾何学的忠実度、および様々な複雑さのレベルを評価する。 拡張現実(AR)、仮想現実(VR)、デジタルコンテンツ作成などの分野において、AI駆動の3D再構成技術の可能性を示す。

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