BlockFusion은 3D 장면 데이터셋에서 무작위로 추출한 3D 블록을 사용하여 학습합니다. 각 블록은 삼면 신경 필드로 표현되며, 이를 잠재 삼면 공간으로 압축합니다. 잠재 삼면 확산 모델을 통해 고품질이고 다양한 3D 장면을 생성할 수 있습니다.
장면을 확장하기 위해, BlockFusion은 기존 장면에 빈 블록을 추가하고 중첩되는 삼면의 특징을 활용하여 새로운 블록을 생성합니다. 이 과정에서 의미적, 기하학적으로 조화로운 전환이 이루어집니다. 또한 2D 레이아웃 조건 메커니즘을 통해 사용자가 장면 요소의 배치와 배열을 정밀하게 제어할 수 있습니다.
실험 결과, BlockFusion은 실내 및 실외 시나리오에서 전례 없는 고품질 형상을 가진 다양하고 기하학적으로 일관된 무한대 3D 장면을 생성할 수 있음을 보여줍니다.
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by Zhennan Wu,Y... às arxiv.org 04-10-2024
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