論文の概要: Luce: Relightable Gaussians for 3D Asset Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2608.23943v1
• Date: Tue, 25 Aug 2026 01:03:55 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-08-26 14:09:34.723397
• Title: Luce: Relightable Gaussians for 3D Asset Generation
• Title（参考訳）: ルース:3Dアセット・ジェネレーションのガウシアン
• Authors: Mayank Singh, Michele Stoppa, Alvise Memo, Rui Yu, Harsha Kalli, Srimanth Gunturi, Muhammad Ahmed Riaz, Behrooz Shahsavari, Waleed Abdulla, David E. Jacobs,
• Abstract要約: 高忠実な画像から3D生成には、幾何学と外観の両方をキャプチャする3D表現が必要である。 本稿では,Voxelized multimodal Gaussian cloud 内で幾何学とPBRを統一した3次元表現である Luce を提案する。 Toys4Kでは、ルースは最先端の単一画像から3D生成を実現し、最強のベースラインよりもFIDを28%改善した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.296019358250277
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: High-fidelity image-to-3D generation requires a 3D representation that captures both geometry and appearance. To support relighting and integration into standard rendering pipelines, the representation should include physically based rendering (PBR) modalities such as albedo, metallic-roughness, and surface normals. We propose Luce, a 3D representation that unifies geometry and PBR materials within a voxelized multimodal Gaussian cloud, using dedicated Gaussian primitives for each modality. A variational autoencoder compresses this representation into a unified material-aware latent space. A rectified-flow transformer generates this latent from a single image, conditioned on multi-layer features from a pretrained image encoder that preserve both semantic context and fine spatial detail. The latent then decodes into relightable PBR Gaussians and an optional textured mesh with a tangent-space normal map. On Toys4K, Luce achieves state-of-the-art single-image-to-3D generation, improving FID by 28% over the strongest baseline. We further introduce a benchmark of AI-generated images, on which Luce improves the CLIP image-alignment score over the best baseline (0.8519 vs. 0.8299). Luce generates relightable, geometrically accurate, and materially faithful assets that preserve fine details such as text, logos, and inscriptions.
• Abstract（参考訳）: 高忠実な画像から3D生成には、幾何学と外観の両方をキャプチャする3D表現が必要である。 標準的なレンダリングパイプラインへのリライティングと統合をサポートするために、この表現には、アルベド、金属フラーネス、表面正規化などの物理ベースのレンダリング(PBR)モダリティを含めるべきである。 ボクセル化マルチモーダルガウス雲における幾何とPBRを統一する3次元表現であるルースを,各モーダルに対して専用ガウス原始体を用いて提案する。 変分オートエンコーダは、この表現を統一された物質対応ラテント空間に圧縮する。 整流流変換器は、この潜水剤を単一の画像から生成し、多層特徴に条件付け、予め訓練された画像エンコーダから生成し、意味的コンテキストと空間的詳細の両方を保存する。 その後、潜在子は可照性のあるPBRガウスと、接空間正規写像を持つ任意のテクスチャ付きメッシュに復号する。 Toys4Kでは、ルースは最先端の単一画像から3D生成を実現し、最強のベースラインよりもFIDを28%改善した。 さらに、AI生成画像のベンチマークを導入し、Luceは最高のベースライン(0.8519 vs. 0.8299)でCLIP画像アライメントスコアを改善した。 ルースは、テキスト、ロゴ、碑文などの細部を詳細に保存する、面白く、幾何学的に正確で、物質的に忠実な資産を生成する。

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