3DTopia: Large Text-to-3D Generation Model with Hybrid Diffusion Priors

Основные понятия

Two-stage system, 3DTopia, efficiently generates high-quality 3D assets from text inputs.

Аннотация

研究チームは、テキスト入力から高品質な3Dアセットを効率的に生成する2段階システム「3DTopia」を提案しました。第1段階では、テキストに基づいた潜在拡散モデルを使用して粗い3Dモデルを迅速にサンプリングします。第2段階では、生成された3Dモデルのテクスチャをさらに洗練して高品質な3Dアセットを生成します。

Статистика

第1段落：「高品質な一般的な3Dアセット」が5分以内で生成される。
第2段落：「360Kのキャプションと高品質の135Kのオブジェクト」が提供される。
第4.2節：「CLIPスコア」でPoint-EおよびShap-Eを上回る。

Цитаты

"Applications like games, visual effects, and virtual reality have a high demand for 3D assets."
"We propose an automatic 3D data caption and cleaning pipeline."
"Our contributions are concluded as follows..."

Ключевые выводы из

3DTopia

by Fangzhou Hon... в arxiv.org 03-05-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.02234.pdf

Дополнительные вопросы

論文の結果は実世界でどのように応用できますか？

この研究では、テキストから3Dアセットを生成するための新しいモデル「3DTopia」が提案されました。このシステムは高品質な3Dアセットを効率的に生成することができるため、ゲーム開発や仮想現実などの産業において有用性があります。例えば、ゲーム制作では素早く多様な3Dアセットを生成する必要があるため、このシステムはプロトタイピングやコンテンツ制作を迅速化し、生産性向上に貢献します。また、視覚効果やバーチャルリアリティ分野でも高品質な3Dモデルの生成が求められるため、本システムはこれらの領域でも活躍する可能性があります。