論文の概要: CreativeFlow: A One-to-Many Analogical Relation Transfer Method for 3D Asset Generation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2610.05167v1
- Date: Sun, 04 Oct 2026 12:24:36 GMT
- ステータス: 情報取得中
- システム内更新日: 2026-10-06 21:26:48.991239
- Title: CreativeFlow: A One-to-Many Analogical Relation Transfer Method for 3D Asset Generation
- Title（参考訳）: CreativeFlow:3次元アセット生成のための一対多解析的関係伝達法
- Abstract要約: テキストから3Dパイプラインにおける類似性思考を明示的にモデル化する類似生成フレームワークCREATIVEFLOWを提案する。
提案手法は,異なる幾何学的構成を特徴とする,有意義だが関係性に類似したソース-ターゲットアセットペアを導出する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 24.828081599721518
- License:
- Abstract: Inspired by cognitive science, we present CREATIVEFLOW, an analogical generation framework that explicitly models analogical divergent thinking to mitigate creative homogenization in text-to-3D pipelines. Our method derives a series of meaningful yet relationally similar source-target asset pairs, each featuring distinct geometric configurations. Expert evaluations demonstrate that our framework substantially enhances creative novelty and visual fascination. This workflow and its resulting assets establish a foundational dataset and benchmark for future relation-aware 3D model training.
- Abstract（参考訳）: 認知科学に触発されて、テキストから3Dパイプラインにおける創造的均質化を緩和するために、類似の発散思考を明示的にモデル化する類似生成フレームワークCREATIVEFLOWを提示する。
提案手法は,異なる幾何学的構成を特徴とする,有意義だが関係性に類似したソース-ターゲットアセットペアを導出する。
専門家による評価は、我々の枠組みが創造的ノベルティと視覚的魅力を著しく向上させることを示している。
このワークフローとその成果物は、将来のリレーショナルな3Dモデルトレーニングのための基礎的なデータセットとベンチマークを確立する。
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