論文の概要: DynaMesh: Dynamic 3D Texture Generation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2610.05529v1
- Date: Sun, 04 Oct 2026 20:52:25 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-10-10 13:19:24.614269
- Title: DynaMesh: Dynamic 3D Texture Generation
- Title(参考訳): DynaMesh:動的3Dテクスチャ生成
- Abstract要約: 3次元メッシュの動的テクスチャ生成法であるDyna-Meshを提案する。
テクスチャのない形状とエフェクトを記述したテキストプロンプトが与えられた場合, 物体の形状を進化させる外観は変化しない。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 12.83519135622094
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: We present DynaMesh, a dynamic texture generation method for 3D meshes. Given a textureless shape and a text prompt describing an effect, our method produces an appearance that evolves while the object's geometry remains unchanged. Previous works on dynamic 3D content generation have focused on motion, where an object's geometry and position change while keeping its appearance the same. Methods on texture generation sit on the other side of the problem, painting appearance onto a shape as a fixed surface property and not as an evolving process. Neither addresses a visual effect that propagates on a 3D object. A natural route consists of two generators: a video model that shows the effect from a single view, and an image-to-3D generator that lifts each frame to 3D. However, the latter has no notion of time, so running it per video frame produces a sequence that flickers, loses effect details, and yields a different mesh at every video frame. Our method addresses these failures by conditioning a video model on a render of the mesh and the prompt to obtain a reference video, then running a frozen image-to-3D generator on the video with two changes. The conditioning of each frame is blended over a temporal window, and low-rank adapters are fit per shape to restore the lost details. The mesh is encoded once for the whole sequence, so geometry is constant by construction, and the output is a single mesh with a texture per frame. Applied to various objects and effects, DynaMesh substantially improves over recent video-to-4D and texturing methods, and can generalize its temporal effect to different shapes never seen during training. Our project page is at https://threedle.github.io/dynamesh/.
- Abstract(参考訳): 3次元メッシュの動的テクスチャ生成法であるDynaMeshを提案する。
テクスチャのない形状と効果を記述したテキストプロンプトが与えられた場合、物体の形状が変わらず進化する外観を生成する。
動的3Dコンテンツ生成に関するこれまでの研究は、物体の形状と位置が同じ外観を維持しながら変化する動きに焦点を当てていた。
テクスチャ生成法は問題の反対側に置かれ, 形状の外観を固定面特性として, 進化過程としてではなく, 形状に塗布する。
どちらも3Dオブジェクト上で伝搬する視覚効果には対処しない。
自然なルートは2つのジェネレータで構成されており、単一のビューから効果を示すビデオモデルと、各フレームを3Dに上げるイメージから3Dジェネレータである。
しかし、後者には時間の概念がないため、ビデオフレーム毎に実行すると、フリックし、効果の詳細をなくし、ビデオフレーム毎に異なるメッシュを生成するシーケンスが生成される。
提案手法は,メッシュのレンダリングにビデオモデルを条件付けし,参照ビデオを取得するプロンプトを指定し,凍結した画像から3Dのジェネレータをビデオ上で2つの変更を加えて実行することで,これらの障害に対処する。
各フレームのコンディショニングは時間窓にブレンドされ、低ランクアダプタは形状ごとに適合し、失われた詳細を復元する。
メッシュはシーケンス全体に対して一度エンコードされるので、ジオメトリは構成によって一定であり、出力はフレーム毎にテクスチャを持った単一のメッシュである。
DynaMeshは、様々なオブジェクトやエフェクトに適用することで、最近のビデオから4Dやテクスチャの手法を大幅に改善し、その時間効果をトレーニング中に見たことのない異なる形状に一般化することができる。
私たちのプロジェクトページはhttps:// Threedle.github.io/dynamesh/です。
関連論文リスト
- Drag4D: Align Your Motion with Text-Driven 3D Scene Generation [77.79131321983677]
Drag4Dはインタラクティブなフレームワークで、テキスト駆動の3Dシーン生成にオブジェクトの動き制御を統合する。
このフレームワークにより、ユーザーは単一の画像から生成された3Dオブジェクトに対して3Dトラジェクトリを定義し、それらを高品質な3D背景にシームレスに統合することができる。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-09-26T05:23:45Z) - Restage4D: Reanimating Deformable 3D Reconstruction from a Single Video [56.781766315691854]
ビデオ条件付き4D再生のための幾何学保存パイプラインである textbfRestage4D を紹介する。
DAVIS と PointOdyssey 上のRestage4D の有効性を検証し,幾何整合性,運動品質,3次元追跡性能の向上を実証した。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-08-08T21:31:51Z) - Towards Physical Understanding in Video Generation: A 3D Point Regularization Approach [54.559847511280545]
三次元幾何学と動的認識を統合した新しい映像生成フレームワークを提案する。
これを実現するために、3Dポイントトラジェクトリで2Dビデオを拡大し、ピクセル空間に配置する。
結果の3D対応ビデオデータセットであるPointVidは、遅延拡散モデルを微調整するために使用される。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-02-05T21:49:06Z) - Vid3D: Synthesis of Dynamic 3D Scenes using 2D Video Diffusion [3.545941891218148]
本稿では,現在のアプローチのように時間とともに多視点一貫性を明示的に実施する必要があるか,あるいはモデルが各タイムステップの3次元表現を独立に生成するのに十分なのかを検討する。
本稿では,2次元映像拡散を利用して3次元映像を生成するモデルVid3Dを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-06-17T04:09:04Z) - Hybrid Explicit Representation for Ultra-Realistic Head Avatars [55.829497543262214]
我々は,超現実的な頭部アバターを作成し,それをリアルタイムにレンダリングする新しい手法を提案する。
UVマップされた3Dメッシュは滑らかな表面のシャープでリッチなテクスチャを捉えるのに使われ、3Dガウス格子は複雑な幾何学構造を表現するために用いられる。
モデル化された結果が最先端のアプローチを上回る実験を行ないました。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-03-18T04:01:26Z) - DragTex: Generative Point-Based Texture Editing on 3D Mesh [11.163205302136625]
本稿ではDragTexと呼ばれる3次元メッシュテクスチャ生成手法を提案する。
この方法は拡散モデルを用いて、変形したシルエット付近の局所的に不整合なテクスチャを異なる視点でブレンドする。
個々のビューを個別にトレーニングするのではなく、マルチビューイメージを使用してLoRAをトレーニングします。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-03-04T17:05:01Z) - Self-Supervised Geometry-Aware Encoder for Style-Based 3D GAN Inversion [115.82306502822412]
StyleGANは、画像インバージョンと潜時編集による2次元顔再構成とセマンティック編集において大きな進歩を遂げている。
対応する汎用的な3D GANインバージョンフレームワークがまだ欠けており、3D顔再構成とセマンティック編集の応用が制限されている。
本研究では,その3次元形状と詳細なテクスチャを忠実に復元するために,単一の顔画像から潜伏コードを予測する3D GAN逆変換の課題について検討する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-12-14T18:49:50Z)
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。