Core Concepts
SDS技術による3D生成モデルの評価と改善方法を提案
Abstract
テキストから3Dモデルを生成するためのSDS方法による進歩と課題が明らかになっています。本研究では、定量的な評価プロトコルを提案し、Janus問題やテキストと3Dモデルの整合性、生成された3Dコンテンツのリアリズムを詳細に分析しています。さらに、効率的で競争力のある新しい基準となるテキストから3Dモデルを設計しています。
Stats
DreamFusion+PerpNeg [2]はJanus問題を64%まで軽減した。
MVDream [34]はJanus問題が発生しない。
Gaussian Splatting [13]は高速な最適化手法を提供する。
Quotes
"Most work only provides qualitative visual comparisons or user studies against competitors."
"One of the main open challenges in designing and improving these generative models is that there is no systematic quantitative evaluation protocol in the literature."
"Our contribution is threefold: i) We propose an evaluation protocol to thoroughly and objectively evaluate the performance of text-to-3D methods covering the Janus problem, text and 3D alignment, and the realism of the generated 3D models."