論文の概要: Geometry-Aware Preference Learning for 3D Texture Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.18331v1
• Date: Mon, 23 Jun 2025 06:24:12 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-24 19:06:36.88352
• Title: Geometry-Aware Preference Learning for 3D Texture Generation
• Title（参考訳）: 3次元テクスチャ生成のための幾何学的嗜好学習
• Authors: AmirHossein Zamani, Tianhao Xie, Amir G. Aghdam, Tiberiu Popa, Eugene Belilovsky,
• Abstract要約: 本稿では,3次元生成パイプライン全体を通じて人間の嗜好をバックプロパガンダする,エンドツーエンドで微分可能な選好学習フレームワークを提案する。 提案する4つの新しい幾何認識報酬関数を用いて,本フレームワークの有効性を実証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.953379216683732
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Recent advances in 3D generative models have achieved impressive results but 3D contents generated by these models may not align with subjective human preferences or task-specific criteria. Moreover, a core challenge in the 3D texture generation domain remains: most existing approaches rely on repeated calls to 2D text-to-image generative models, which lack an inherent understanding of the 3D structure of the input 3D mesh object. To address this, we propose an end-to-end differentiable preference learning framework that back-propagates human preferences, represented by differentiable reward functions, through the entire 3D generative pipeline, making the process inherently geometry-aware. We demonstrate the effectiveness of our framework using four proposed novel geometry-aware reward functions, offering a more controllable and interpretable pathway for high-quality 3D content creation from natural language.
• Abstract（参考訳）: 近年の3D生成モデルの進歩は目覚ましい結果を得たが、これらのモデルによって生成された3Dコンテンツは、主観的な人間の嗜好やタスク固有の基準と一致しない可能性がある。 既存のほとんどのアプローチは、入力された3Dメッシュオブジェクトの3D構造に関する固有の理解が欠如している2Dテキスト・ツー・イメージ生成モデルへの繰り返し呼び出しに依存している。 そこで本研究では,3次元生成パイプライン全体を通して,人間の嗜好をバック・プロパガンダで表現する,エンドツーエンドの選好学習フレームワークを提案する。 提案する4つの新しい幾何認識報酬関数を用いて,自然言語から高品質な3Dコンテンツを作成するための,より制御可能な,解釈可能な経路を提供することにより,フレームワークの有効性を実証する。

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