Compress3D: Efficient 3D Generation from Single Image with Triplane Autoencoder

Centrala begrepp

Efficiently compressing 3D models into a low-dimensional triplane latent space for high-quality generation.

Sammanfattning

• Introduction to the challenges of 3D generation from single images.
• Proposal of a triplane autoencoder for compressing 3D models efficiently.
• Utilization of a diffusion model on the refined latent space.
• Comparison with state-of-the-art algorithms, showcasing superior performance in less time and data.
• Detailed explanation of the triplane encoder and decoder process.
• Importance of shape embedding as an additional condition for accurate 3D generation.
• Ablation studies on key designs like 3D-aware cross attention and diffusion prior model.
• Extensive experiments, dataset curation, training details, comparison with other methods, and ablation studies conducted.

Statistik

"Our approach uses latent diffusion models to generate 3D assets from a single image."
"Our method enables the generation of high-quality 3D assets in merely 7 seconds on a single A100 GPU."

Citat

"Our approach achieves lower FID and higher CLIP similarity than Shap-E and OpenLRM."
"Our method can generate high-quality results under various viewing angles."

Viktiga insikter från

Compress3D

by Bowen Zhang,... på arxiv.org 03-21-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.13524.pdf

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