본 논문은 3D 콘텐츠 생성을 위한 효율적인 프레임워크인 DreamGaussian을 소개한다. 이 방법은 크게 두 단계로 구성된다.
첫 번째 단계에서는 생성적 3D 가우시안 스플래팅을 활용하여 효율적으로 3D 기하와 외관을 초기화한다. 기존 최적화 기반 방식들이 느린 최적화 속도로 어려움을 겪는 것과 달리, 3D 가우시안 스플래팅은 더 단순한 최적화 과정을 통해 빠른 수렴을 달성한다.
두 번째 단계에서는 추출된 3D 가우시안으로부터 텍스처가 적용된 폴리곤 메시를 효율적으로 추출하고, UV 공간에서 텍스처를 추가로 정제한다. 이를 통해 고품질의 3D 모델을 생성할 수 있다.
실험 결과, DreamGaussian은 기존 최적화 기반 방식에 비해 약 10배 빠른 생성 속도를 달성하면서도 경쟁력 있는 생성 품질을 보여준다. 이를 통해 실제 응용 분야에서의 활용 가능성을 높였다.
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by Jiaxiang Tan... о arxiv.org 04-01-2024
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