論文の概要: DiMeR: Disentangled Mesh Reconstruction Model

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.17670v2
• Date: Mon, 26 May 2025 09:08:57 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-27 14:32:54.355312
• 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
• Abstract要約: DiMeRは、疎視メッシュ再構成のための3次元監視を備えた、幾何学的・テクスチュアなアンタングルフィードフォワードモデルである。 性能/コストの低いモジュールを排除し,正規化損失を再設計し,メッシュ抽出のアルゴリズムを効率化する。 大規模な実験により、DiMeRはスパースビュー、シングルイメージ、テキストから3Dタスクにまたがって一般化し、ベースラインを一貫して上回ることを示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 29.827345186012558
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We propose DiMeR, a novel geometry-texture disentangled feed-forward model with 3D supervision for sparse-view mesh reconstruction. Existing methods confront two persistent obstacles: (i) textures can conceal geometric errors, i.e., visually plausible images can be rendered even with wrong geometry, producing multiple ambiguous optimization objectives in geometry-texture mixed solution space for similar objects; and (ii) prevailing mesh extraction methods are redundant, unstable, and lack 3D supervision. To solve these challenges, we rethink the inductive bias for mesh reconstruction. First, we disentangle the unified geometry-texture solution space, where a single input admits multiple feasible solutions, into geometry and texture spaces individually. Specifically, given that normal maps are strictly consistent with geometry and accurately capture surface variations, the normal maps serve as the sole input for geometry prediction in DiMeR, while the texture is estimated from RGB images. Second, we streamline the algorithm of mesh extraction by eliminating modules with low performance/cost ratios and redesigning regularization losses with 3D supervision. Notably, DiMeR still accepts raw RGB images as input by leveraging foundation models for normal prediction. Extensive experiments demonstrate that DiMeR generalises across sparse-view-, single-image-, and text-to-3D tasks, consistently outperforming baselines. On the GSO and OmniObject3D datasets, DiMeR significantly reduces Chamfer Distance by more than 30%.
• Abstract（参考訳）: 疎視メッシュ再構成のための3次元教師付きジオメトリー・テクスチュア・アンタングルフィードフォワードモデルであるDiMeRを提案する。 既存の方法は2つの永続的障害に直面します。 i)テクスチャは、幾何学的誤りを隠蔽し、すなわち、間違った幾何学でも視覚的に可視な画像を描画することができ、類似した対象に対して幾何学的・テクスチャ混合解空間において複数の曖昧な最適化目標を導出することができる。 (II)メッシュ抽出法は冗長であり,不安定であり,3次元監視が欠如している。 これらの課題を解決するため、メッシュ再構築における帰納バイアスを再考する。 まず、一つの入力が複数の実現可能な解を持つような統合幾何-テクスチャ解空間を、幾何学空間とテクスチャ空間に個別に分割する。 具体的には、通常の地図が幾何と厳密に整合し、表面の変動を正確に捉えることを考えると、通常の地図はDMeRの幾何学的予測のための唯一の入力として機能し、テクスチャはRGB画像から推定される。 第2に、性能/コストの低いモジュールを排除し、正規化損失を再設計し、3次元監視を行うことでメッシュ抽出のアルゴリズムを合理化する。 特にDiMeRは、通常の予測に基礎モデルを活用することで、生のRGB画像を入力として受け付けている。 大規模な実験により、DiMeRはスパースビュー、シングルイメージ、テキストから3Dタスクにまたがって一般化し、ベースラインを一貫して上回ることを示した。 GSOとOmniObject3Dデータセットでは、DiMeRはChamfer Distanceを30%以上削減する。

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