本論文では、大規模なテキストプロンプトセットに対して高品質な3Dオブジェクトを高速に生成する手法「Latte3D」を提案している。
まず、3D形状の再構築を目的とした前処理段階を経て、テキストプロンプトに応じた3Dオブジェクトの生成を2段階で行う。
第1段階では、テキストプロンプトと3D形状の特徴を統合したアモルティゼーション学習を行う。3D形状の特徴を活用することで、多様なプロンプトに対する頑健性を高めている。
第2段階では、第1段階で生成した3Dオブジェクトの表面特徴を詳細に最適化する。この2段階の最適化を経て、単一の推論で高品質な3Dテクスチャ付きメッシュを生成できる。
さらに、テスト時の追加最適化によって、特定のプロンプトに対する品質をさらに向上させることができる。
また、本手法は3Dオブジェクトのスタイル化にも応用可能であり、既存の3Dオブジェクトに対して効率的にスタイル変換を行うことができる。
全体として、Latte3Dは大規模なテキストプロンプトセットに対して高品質な3Dオブジェクトを高速に生成できる優れた手法である。
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