論文の概要: MuMA: 3D PBR Texturing via Multi-Channel Multi-View Generation and Agentic Post-Processing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.18461v1
• Date: Mon, 24 Mar 2025 09:06:33 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-25 14:35:57.343839
• Title: MuMA: 3D PBR Texturing via Multi-Channel Multi-View Generation and Agentic Post-Processing
• Title（参考訳）: MuMA:マルチチャネルマルチビュー生成とエージェント後処理による3次元PBRテクスチャ
• Authors: Lingting Zhu, Jingrui Ye, Runze Zhang, Zeyu Hu, Yingda Yin, Lanjiong Li, Jinnan Chen, Shengju Qian, Xin Wang, Qingmin Liao, Lequan Yu,
• Abstract要約: 3D生成の現在の手法は、大きなチャネルをベースとした物理レンダリングでは依然として不足している。 マルチチャンネルマルチビュー生成とエージェント後処理による3次元手法 MuMA を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 35.58100830471395
• License:
• Abstract: Current methods for 3D generation still fall short in physically based rendering (PBR) texturing, primarily due to limited data and challenges in modeling multi-channel materials. In this work, we propose MuMA, a method for 3D PBR texturing through Multi-channel Multi-view generation and Agentic post-processing. Our approach features two key innovations: 1) We opt to model shaded and albedo appearance channels, where the shaded channels enables the integration intrinsic decomposition modules for material properties. 2) Leveraging multimodal large language models, we emulate artists' techniques for material assessment and selection. Experiments demonstrate that MuMA achieves superior results in visual quality and material fidelity compared to existing methods.
• Abstract（参考訳）: 物理ベースのレンダリング(PBR)のテクスチャでは、現在の3D生成手法は依然として不足している。 本研究では,マルチチャンネルマルチビュー生成とエージェント後処理による3次元PBRテクスチャ作成手法であるMuMAを提案する。 このアプローチには2つの重要なイノベーションがあります。 1) 遮蔽チャネルとアルベド外観チャネルをモデル化することを選択し, 遮蔽チャネルは材料特性に対する内在分解モジュールの統合を可能にする。 2) マルチモーダルな大言語モデルを用いて, 材料評価と選択のためのアーティストの技法をエミュレートする。 実験により, MuMAは既存の方法と比較して, 視覚的品質や素材の忠実度において優れた結果が得られることが示された。

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