論文の概要: DecompDreamer: A Composition-Aware Curriculum for Structured 3D Asset Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.11981v2
• Date: Sun, 05 Oct 2025 06:48:04 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-07 14:28:09.488107
• Title: DecompDreamer: A Composition-Aware Curriculum for Structured 3D Asset Generation
• Title（参考訳）: DecompDreamer:構造化3次元アセット生成のための構成対応カリキュラム
• Authors: Utkarsh Nath, Rajeev Goel, Rahul Khurana, Kyle Min, Mark Ollila, Pavan Turaga, Varun Jampani, Tejaswi Gowda,
• Abstract要約: DecompDreamerは、暗黙のカリキュラムとして機能する新しい最適化戦略に基づいて構築されたフレームワークである。 本手法はまず, 物体間関係を優先し, 個別成分の高忠実度化に移行してコヒーレントな構造足場を構築する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 33.83145407871559
• License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
• Abstract: Current text-to-3D methods excel at generating single objects but falter on compositional prompts. We argue this failure is fundamental to their optimization schedules, as simultaneous or iterative heuristics predictably collapse under a combinatorial explosion of conflicting gradients, leading to entangled geometry or catastrophic divergence. In this paper, we reframe the core challenge of compositional generation as one of optimization scheduling. We introduce DecompDreamer, a framework built on a novel staged optimization strategy that functions as an implicit curriculum. Our method first establishes a coherent structural scaffold by prioritizing inter-object relationships before shifting to the high-fidelity refinement of individual components. This temporal decoupling of competing objectives provides a robust solution to gradient conflict. Qualitative and quantitative evaluations on diverse compositional prompts demonstrate that DecompDreamer outperforms state-of-the-art methods in fidelity, disentanglement, and spatial coherence.
• Abstract（参考訳）: 現在のtext-to-3D メソッドは、単一のオブジェクトを生成するのに優れているが、コンポジションプロンプトではfalter である。 この失敗は、衝突する勾配の組合せの爆発によって、同時にまたは反復的なヒューリスティックが予測的に崩壊し、絡み合った幾何学や破滅的な分岐につながるため、それらの最適化スケジュールに基本的であると我々は主張する。 本稿では,最適化手法の1つとして,構成生成のコア課題について再検討する。 DecompDreamerは、暗黙のカリキュラムとして機能する新しい最適化戦略に基づいて構築されたフレームワークである。 本手法はまず, 物体間関係を優先し, 個別成分の高忠実度化に移行してコヒーレントな構造足場を構築する。 この競合する目的の時間的分離は、勾配の衝突に対する堅牢な解決策を提供する。 多様な構成的プロンプトの質的および定量的評価は、DecompDreamerが忠実さ、ゆがみ、空間的コヒーレンスにおいて最先端の手法より優れていることを示している。

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