Fugu-MT 論文翻訳(概要): DiMeR: Disentangled Mesh Reconstruction Model

論文の概要: DiMeR: Disentangled Mesh Reconstruction Model

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.17670v1
Date: Thu, 24 Apr 2025 15:39:20 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2025-05-02 19:15:53.441958
Title: DiMeR: Disentangled Mesh Reconstruction Model
Title（参考訳）: DiMeR:アンタングルメッシュ再構成モデル
Authors: Lutao Jiang, Jiantao Lin, Kanghao Chen, Wenhang Ge, Xin Yang, Yifan Jiang, Yuanhuiyi Lyu, Xu Zheng, Yingcong Chen,
Abstract要約: スパース・ビュー・メッシュ再構成のための新しい2ストリームフィードフォワードモデルであるDiMeRを導入する。我々は,スパースビュー再構成,シングルイメージ・トゥ・3D,テキスト・トゥ・3Dなど,様々なタスクにまたがるロバストな機能を示す。
参考スコア（独自算出の注目度）: 24.07380724530745
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: With the advent of large-scale 3D datasets, feed-forward 3D generative models, such as the Large Reconstruction Model (LRM), have gained significant attention and achieved remarkable success. However, we observe that RGB images often lead to conflicting training objectives and lack the necessary clarity for geometry reconstruction. In this paper, we revisit the inductive biases associated with mesh reconstruction and introduce DiMeR, a novel disentangled dual-stream feed-forward model for sparse-view mesh reconstruction. The key idea is to disentangle both the input and framework into geometry and texture parts, thereby reducing the training difficulty for each part according to the Principle of Occam's Razor. Given that normal maps are strictly consistent with geometry and accurately capture surface variations, we utilize normal maps as exclusive input for the geometry branch to reduce the complexity between the network's input and output. Moreover, we improve the mesh extraction algorithm to introduce 3D ground truth supervision. As for texture branch, we use RGB images as input to obtain the textured mesh. Overall, DiMeR demonstrates robust capabilities across various tasks, including sparse-view reconstruction, single-image-to-3D, and text-to-3D. Numerous experiments show that DiMeR significantly outperforms previous methods, achieving over 30% improvement in Chamfer Distance on the GSO and OmniObject3D dataset.
Abstract（参考訳）: 大規模3Dデータセットの出現に伴い、大再構成モデル(LRM)のようなフィードフォワード3D生成モデルは大きな注目を集め、大きな成功を収めている。しかし、RGB画像は、しばしば訓練目的の相反を招き、幾何再構成に必要な明快さを欠いている。本稿では,メッシュ再構築に伴う帰納的バイアスを再考し,スパースビューメッシュ再構築のための新しい2ストリームフィードフォワードモデルであるDiMeRを紹介する。鍵となる考え方は、入力とフレームワークの両方を幾何学とテクスチャに分解し、オッカムのラザーの原理に従って各部分のトレーニングの難しさを減らすことである。正規写像が幾何と厳密に整合し、表面の変動を正確に捉えていることを考慮し、正規写像を幾何学枝の排他的入力として利用して、ネットワークの入力と出力の間の複雑さを低減する。さらに,メッシュ抽出アルゴリズムを改良し,3次元地中真実管理を導入する。テクスチャブランチについては、入力としてRGBイメージを使用してテクスチャメッシュを得る。全体として、DiMeRはスパースビュー再構成、シングルイメージから3D、テキストから3Dまで、さまざまなタスクにわたって堅牢な機能を示している。 DiMeRは、GSOおよびOmniObject3Dデータセット上で、30%以上のChamfer Distanceの改善を実現している。

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