論文の概要: S3D: Sketch-Driven 3D Model Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.04185v1
• Date: Wed, 07 May 2025 07:34:37 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-08 19:07:35.999067
• Title: S3D: Sketch-Driven 3D Model Generation
• Title（参考訳）: S3D: スケッチ駆動型3Dモデル生成
• Authors: Hail Song, Wonsik Shin, Naeun Lee, Soomin Chung, Nojun Kwak, Woontack Woo,
• Abstract要約: S3Dは単純な手描きスケッチを詳細な3Dモデルに変換するフレームワークである。 提案手法では,U-Netベースのエンコーダデコーダアーキテクチャを用いてスケッチを顔分割マスクに変換する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 26.557326163693215
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Generating high-quality 3D models from 2D sketches is a challenging task due to the inherent ambiguity and sparsity of sketch data. In this paper, we present S3D, a novel framework that converts simple hand-drawn sketches into detailed 3D models. Our method utilizes a U-Net-based encoder-decoder architecture to convert sketches into face segmentation masks, which are then used to generate a 3D representation that can be rendered from novel views. To ensure robust consistency between the sketch domain and the 3D output, we introduce a novel style-alignment loss that aligns the U-Net bottleneck features with the initial encoder outputs of the 3D generation module, significantly enhancing reconstruction fidelity. To further enhance the network's robustness, we apply augmentation techniques to the sketch dataset. This streamlined framework demonstrates the effectiveness of S3D in generating high-quality 3D models from sketch inputs. The source code for this project is publicly available at https://github.com/hailsong/S3D.
• Abstract（参考訳）: 2Dスケッチから高品質な3Dモデルを生成することは、スケッチデータの本質的な曖昧さと空間性のために難しい課題である。 本稿では,手描きスケッチを詳細な3Dモデルに変換する新しいフレームワークであるS3Dを提案する。 提案手法では,U-Netベースのエンコーダデコーダアーキテクチャを用いてスケッチを顔分割マスクに変換し,新しいビューから描画可能な3D表現を生成する。 スケッチ領域と3D出力との堅牢な整合性を確保するため,U-Netボトルネック特徴と3D生成モジュールの初期エンコーダ出力とを整合させる新しいスタイルアライメント損失を導入し,再現性を大幅に向上させる。 ネットワークの堅牢性をさらに向上するため,スケッチデータセットに拡張手法を適用した。 この合理化フレームワークは,スケッチ入力から高品質な3Dモデルを生成する上で,S3Dの有効性を示す。 プロジェクトのソースコードはhttps://github.com/hailsong/S3D.comで公開されている。

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