論文の概要: TexVerse: A Universe of 3D Objects with High-Resolution Textures

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.10868v1
• Date: Thu, 14 Aug 2025 17:43:25 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-15 22:24:48.434846
• Title: TexVerse: A Universe of 3D Objects with High-Resolution Textures
• Title（参考訳）: TexVerse:高分解能テクスチャを持つ3Dオブジェクトの宇宙
• Authors: Yibo Zhang, Li Zhang, Rui Ma, Nan Cao,
• Abstract要約: TexVerseは、Sketchfabから派生した858K以上のユニークな高解像度3Dモデルのキュレートされたコレクションである。 それぞれのモデルには高解像度のバリエーションがすべて含まれており、合計で1.6Mの3Dインスタンスが提供される。 TexVerse-Skeletonは69Kリギングモデル、TexVerse-Animationは54Kアニメーションモデルである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.282189309034774
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We introduce TexVerse, a large-scale 3D dataset featuring high-resolution textures. While recent advances in large-scale 3D datasets have enhanced high-resolution geometry generation, creating high-resolution textures end-to-end remains underexplored due to the lack of suitable datasets. TexVerse fills this gap with a curated collection of over 858K unique high-resolution 3D models sourced from Sketchfab, including more than 158K models with physically based rendering (PBR) materials. Each model encompasses all of its high-resolution variants, bringing the total to 1.6M 3D instances. TexVerse also includes specialized subsets: TexVerse-Skeleton, with 69K rigged models, and TexVerse-Animation, with 54K animated models, both preserving original skeleton and animation data uploaded by the user. We also provide detailed model annotations describing overall characteristics, structural components, and intricate features. TexVerse offers a high-quality data resource with wide-ranging potential applications in texture synthesis, PBR material development, animation, and various 3D vision and graphics tasks.
• Abstract（参考訳）: 我々は,高解像度テクスチャを備えた大規模3DデータセットであるTexVerseを紹介する。 大規模3Dデータセットの最近の進歩は、高解像度な幾何生成を促進する一方で、適切なデータセットが欠如しているため、エンドツーエンドのテクスチャは未探索のままである。 TexVerseはこのギャップを、Sketchfabから得られた858K以上のユニークな高解像度3Dモデルのキュレートされたコレクションで埋めている。 それぞれのモデルには高解像度のバリエーションがすべて含まれており、合計で1.6Mの3Dインスタンスが提供される。 TexVerse-Skeletonは69Kリグされたモデルで、TexVerse-Animationは54Kアニメーションモデルで、オリジナルのスケルトンとユーザーがアップロードしたアニメーションデータを保存している。 また、全体的な特徴、構造コンポーネント、複雑な特徴を記述する詳細なモデルアノテーションも提供します。 TexVerseは質の高いデータリソースを提供し、テクスチャ合成、PBR材料開発、アニメーション、様々な3Dビジョンやグラフィックタスクに幅広い応用が期待できる。

関連論文リスト

• SeqTex: Generate Mesh Textures in Video Sequence [62.766839821764144]
  本稿では3次元テクスチャ生成モデルのトレーニングのための新しいエンドツーエンドフレームワークであるSeqTexを紹介する。 画像条件とテキスト条件の両テクスチャ生成タスクにおいて,SeqTexは最先端のパフォーマンスを実現する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-07-06T07:58:36Z)
• UniTEX: Universal High Fidelity Generative Texturing for 3D Shapes [35.667175445637604]
  二段階テクスチャ生成フレームワークUniTEXを提案する。 UniTEXは、既存のアプローチに比べて視覚的品質とテクスチャの整合性が優れている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-05-29T08:58:41Z)
• SuperCarver: Texture-Consistent 3D Geometry Super-Resolution for High-Fidelity Surface Detail Generation [70.76810765911499]
  粗いメッシュ上にテクスチャ一貫性のある表面の詳細を補うための3次元幾何学的超解像パイプラインであるSuperCarverを紹介する。 実験により、私たちのSuperCarverは実際のテクスチャの外観によって描写された現実的で表現力のある表面の詳細を生成することができることが示された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-03-12T14:38:45Z)
• Structured 3D Latents for Scalable and Versatile 3D Generation [28.672494137267837]
  汎用的で高品質な3Dアセット作成のための新しい3D生成手法を提案する。 基本となるのは、異なる出力フォーマットへのデコードを可能にする、構造化されたLATent表現である。 これは、疎人口の少ない3Dグリッドと、強力な視覚基盤モデルから抽出された濃密な多視点視覚特徴を統合することで実現される。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-12-02T13:58:38Z)
• 3DTopia-XL: Scaling High-quality 3D Asset Generation via Primitive Diffusion [86.25111098482537]
  3DTopia-XLは,既存の手法の限界を克服するために設計された,スケーラブルなネイティブな3D生成モデルである。 3DTopia-XLは、新しいプリミティブベースの3D表現であるPrimXを利用して、詳細な形状、アルベド、マテリアルフィールドをコンパクトなテンソル形式にエンコードする。 その上で, 1) 原始的パッチ圧縮, 2) および潜在的原始的拡散を含む拡散変換器(DiT)に基づく生成フレームワークを提案する。 我々は,3DTopia-XLが既存の手法よりも高い性能を示すことを示すために,広範囲な定性的,定量的な実験を行った。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-19T17:59:06Z)
• TexDreamer: Towards Zero-Shot High-Fidelity 3D Human Texture Generation [41.959089177835764]
  TexDreamerは、最初のゼロショットマルチモーダル高忠実度3Dヒューマンテクスチャ生成モデルである。 ArTicuLated humAn textureSは,最大解像度(1024×1024)のヒトテクスチャデータセットである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-19T17:02:07Z)
• TexFusion: Synthesizing 3D Textures with Text-Guided Image Diffusion Models [77.85129451435704]
  大規模誘導画像拡散モデルを用いて3次元テクスチャを合成する手法を提案する。 具体的には、潜時拡散モデルを利用し、セット・デノナイジング・モデルと集合・デノナイジング・テキスト・マップを適用する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-20T19:15:29Z)
• Implicit Feature Networks for Texture Completion from Partial 3D Data [56.93289686162015]
  我々はIF-Netsを人間と任意の物体の部分的テクスチャスキャンからテクスチャ補完に一般化する。 本モデルでは, 欠損したテクスチャ部品を, 完成した形状でインペイントすることに成功している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-09-20T15:48:17Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。