論文の概要: TerraFusion: Joint Generation of Terrain Geometry and Texture Using Latent Diffusion Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.04050v1
• Date: Wed, 07 May 2025 01:41:12 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-08 19:07:35.94641
• Title: TerraFusion: Joint Generation of Terrain Geometry and Texture Using Latent Diffusion Models
• Title（参考訳）: テラフュージョン:潜在拡散モデルを用いた地形形状とテクスチャの連成生成
• Authors: Kazuki Higo, Toshiki Kanai, Yuki Endo, Yoshihiro Kanamori,
• Abstract要約: 潜在拡散モデルを用いて地形の高度マップとテクスチャを共同で生成する手法を提案する。 提案手法は,高さマップとテクスチャの相関を保ちながら,直感的な地形生成を可能にすることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.3999481573773072
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: 3D terrain models are essential in fields such as video game development and film production. Since surface color often correlates with terrain geometry, capturing this relationship is crucial to achieving realism. However, most existing methods generate either a heightmap or a texture, without sufficiently accounting for the inherent correlation. In this paper, we propose a method that jointly generates terrain heightmaps and textures using a latent diffusion model. First, we train the model in an unsupervised manner to randomly generate paired heightmaps and textures. Then, we perform supervised learning of an external adapter to enable user control via hand-drawn sketches. Experiments show that our approach allows intuitive terrain generation while preserving the correlation between heightmaps and textures.
• Abstract（参考訳）: 3次元地形モデルは、ビデオゲーム開発や映画制作といった分野において不可欠である。 表面の色は地形と相関することが多いので、この関係を捉えることは現実主義を達成するのに不可欠である。 しかし、既存のほとんどの手法は、固有の相関を十分に考慮せずに、ハイトマップまたはテクスチャを生成する。 本稿では,潜在拡散モデルを用いて地形の高度マップとテクスチャを共同で生成する手法を提案する。 まず、教師なしの方法でモデルをトレーニングし、ペア化された高さマップとテクスチャをランダムに生成する。 そして,手書きスケッチによるユーザ制御を実現するために,外部アダプタの教師あり学習を行う。 提案手法は,高さマップとテクスチャの相関を保ちながら,直感的な地形生成を可能にすることを示す。

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