論文の概要: Ink3D: Sculpting 3D Assets with Extremely Complex Textures via Video Generative Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2607.01222v1
• Date: Wed, 01 Jul 2026 17:56:39 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-07-02 19:56:08.018663
• Title: Ink3D: Sculpting 3D Assets with Extremely Complex Textures via Video Generative Models
• Title（参考訳）: Ink3D:ビデオ生成モデルによる超複雑なテクスチャによる3Dアセットの抽出
• Abstract要約: Ink3Dは、複雑なテクスチャを合成するために、大規模なビデオ生成モデルで3D生成をブリッジするフレームワークである。 Texturerは、幾何の不整合を緩和しながら、密集した多視点観測を統合する、ニューラルベーキングモジュールである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 53.12111209077268
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recent 3D generative models can synthesize high-quality geometry but often struggle to reproduce intricate textures from reference images, largely due to the scarcity of large-scale 3D training data with rich surface appearance. In contrast, visual generative models are trained on datasets several orders of magnitude larger and excel at modeling complex visual patterns. Motivated by this gap, we introduce Ink3D, a framework that bridges 3D generation with large-scale video generative models to synthesize extremely complex textures. Ink3D first reconstructs a white-mesh geometry using an off-the-shelf 3D generation model. It then employs OrbitPainter, a conditional video generative model, to produce dense orbit-scan videos capturing object appearance across viewpoints. To convert these views into coherent textures, we introduce TextureOptimizer, a neural baking module that integrates dense multi-view observations while mitigating geometry inconsistencies arising from video generation. By decoupling geometry and texture synthesis and leveraging large-scale pretrained video priors, Ink3D enables significantly richer and more faithful texture generation than prior approaches.
• Abstract（参考訳）: 最近の3D生成モデルは、高品質な幾何学を合成できるが、表面がリッチな大規模3Dトレーニングデータの不足のため、参照画像からの複雑なテクスチャの再現に苦慮することが多い。 対照的に、視覚生成モデルは、数桁のデータセットで訓練され、複雑な視覚パターンのモデリングに優れています。 このギャップに触発されたInk3Dは、大規模ビデオ生成モデルで3D生成をブリッジし、非常に複雑なテクスチャを合成するフレームワークである。 Ink3Dはまず、市販の3D生成モデルを用いてホワイトメッシュ形状を再構成する。 その後、条件付きビデオ生成モデルであるOrbitPainterを使用して、視界を越えてオブジェクトの外観をキャプチャする密集した軌道スキャンビデオを生成する。 これらのビューをコヒーレントなテクスチャに変換するために、ビデオ生成による幾何学的不整合を緩和しつつ、密集した多視点観察を統合するニューラルベーキングモジュールであるTextureOptimizerを導入する。 Ink3Dは、幾何学とテクスチャ合成を分離し、大規模な事前学習ビデオの事前学習を活用することにより、従来の手法よりもはるかにリッチで忠実なテクスチャ生成を可能にする。

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