大規模3Dアーバンシーンのビジョンとテキストリファレンスを使った漸進的最適化によるスタイル化

מושגי ליבה

大規模な3Dアーバンシーンを、入力のイメージとテキストリファレンスに基づいて自動的にスタイル化し、調和の取れた全方位の空の背景を生成する。

תקציר

本研究は、大規模な3Dアーバンシーンのテクスチャスタイル化のための新しいフレームワーク「StyleCity」を提案する。入力のイメージとテキストリファレンスを使って、3Dテクスチャメッシュをセマンティクスに対応したスタイル化し、調和の取れた全方位の空の背景を生成する。

具体的には以下の手法を提案している:

• ニューラルテクスチャフィールドを使ってシーンの外観をモデル化し、2Dビジョンとテキストの事前学習済みプライオリティを3Dにグローバルおよびローカルに転移する。
• 訓練ビューを段階的に拡大するマルチスケールの漸進的最適化手法と、スタイル参照の適応的スケーリングにより、高品質なシーンスタイル化を実現する。
• セマンティクス対応のスタイルロスにより、ローカルなスタイル一貫性を維持する。
• 生成型ディフュージョンモデルを使って、スタイル整合的な全方位の空の背景を合成し、シーンの雰囲気を高める。

実験の結果、提案手法は大規模な3Dアーバンシーンのスタイル化において、高品質な質感と詳細な表現を実現できることが示された。

סטטיסטיקה

大規模な3Dアーバンシーンを効率的にスタイル化できる。
入力のイメージとテキストリファレンスに基づいて、自動的にスタイル化とスカイ背景の生成ができる。
高品質なスタイル化と写実性を両立できる。

ציטוטים

"大規模な仮想都市シーンの多様なスタイル化は本質的に困難である。"
"スタイル転移は、目標のスタイルに従って自動的に転移しながら、元の構造を維持することを目指す基本的な問題である。"
"大規模シーンの場合、明示的なテクスチャや潜在特徴の最適化は膨大な計算リソースを必要とし、スケールアップが困難である。"

תובנות מפתח מזוקקות מ:

StyleCity: Large-Scale 3D Urban Scenes Stylization with Vision-and-Text Reference via Progressive Optimization

by Yingshu Chen... ב- arxiv.org 04-17-2024

https://arxiv.org/pdf/2404.10681.pdf

שאלות מעמיקות

大規模3Dシーンのスタイル化における他の潜在的な挑戦は何か?

大規模3Dシーンのスタイル化にはいくつかの潜在的な挑戦が存在します。例えば、大規模なシーンでは高解像度のテクスチャや複雑な幾何学的構造を扱う必要があります。また、シーン全体の一貫性を保ちながらスタイルを適用することも重要です。さらに、大規模なシーンではリソースの効率的な利用や計算コストの管理も重要な課題となります。これらの要素を考慮しながら、効果的なスタイル転送を実現することは挑戦となります。

提案手法のスタイル転移の限界はどこにあるか

提案手法のスタイル転移の限界はどこにあるか?どのようなシーンやスタイルに適用が難しいか?
提案手法のスタイル転移の限界は、特定のシーンやスタイルに適用する際に生じる制約や課題に見られます。例えば、非常に複雑な幾何学的構造や細かいディテールを持つシーンに対しては、スタイルの一貫性を保ちながら適切なスタイル転送を行うことが難しい場合があります。また、特定のスタイルやテクスチャに対しては、適切なスタイルの抽出や転送が難しい場合があります。さらに、リアルな光や影の表現など、フォトリアルなスタイルを再現する際には、さらなる調整や最適化が必要となる場合があります。

どのようなシーンやスタイルに適用が難しいか

本研究の技術は、都市計画や建築デザインなどの分野にどのように応用できるか?
本研究の技術は、都市計画や建築デザインなどの分野にさまざまな応用が考えられます。例えば、大規模な都市の仮想モデルをリアルなスタイルでスタイリングすることで、都市計画や建築デザインのプロセスを視覚的に豊かにすることができます。また、異なるスタイルやテーマを適用することで、建築物や都市景観のデザインコンセプトを探求し、クリエイティブなアプローチを促進することが可能です。さらに、仮想空間での都市探索や視覚化において、個人の好みやニーズに合わせたカスタマイズされた体験を提供することができます。そのため、本研究の技術は都市計画や建築デザインにおける視覚的な表現やデザインプロセスの向上に貢献する可能性があります。