Fortschritte bei der Erstellung von 3D-Modellen aus Text
Ein neuer Datensatz verändert, wie wir 3D-Modelle aus Text erstellen.
Sankalp Sinha, Mohammad Sadil Khan, Muhammad Usama, Shino Sam, Didier Stricker, Sk Aziz Ali, Muhammad Zeshan Afzal
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Inhaltsverzeichnis
- Die Herausforderung
- Was ist MARVEL-40M+?
- Wie es funktioniert
- Die Datenquellen
- Die Magie umsetzen: MARVEL-FX3D
- Stufe 1: Das Modell optimieren
- Stufe 2: Das 3D-Modell bauen
- Vergleiche mit anderen Systemen
- Was ist im Datensatz?
- Die Bedeutung der Anmerkungen
- Das System testen
- Bewertungsmetriken
- Ergebnisse
- Praktische Anwendungen
- Einschränkungen
- Schlussgedanken
- Originalquelle
- Referenz Links
Hochwertige 3D-Modelle aus einfachen Textbeschreibungen zu erstellen, ist echt schwer. Denk dran, wie wenn du mit einer vagen Beschreibung von einem Freund einen LEGO-Turm bauen willst. Die Anleitung ist da, aber dein Freund vergisst vielleicht ein wichtiges Teil zu erwähnen, und am Ende hast du eine schiefe Konstruktion, die überhaupt nicht so aussieht, wie er es sich vorgestellt hat. Um diesen Prozess einfacher zu machen, stellen wir einen neuen Datensatz namens MARVEL-40M+ vor. Dieser Datensatz enthält Millionen von detaillierten Textbeschreibungen für tausende von 3D-Objekten, damit Computer besser verstehen, wie man sie erstellt.
Die Herausforderung
3D-Grafiken sind überall, von Videospielen bis hin zu Filmen. Aber Wörter in 3D-Formen zu verwandeln, ist nicht so einfach, wie es klingt. Wir brauchen mehr Informationen, verschiedene Arten von Beschreibungen und ein tieferes Verständnis davon, wie jedes Objekt aussehen sollte. Leider sind die aktuellen Datensätze, die unsere Grundlage bilden, in Grösse und Qualität eingeschränkt. Sie sind wie ein Buffet, bei dem das gute Essen schon weg ist, bevor du dran kommst.
Was ist MARVEL-40M+?
MARVEL-40M+ ist ein neues Tool, das die Probleme früherer Datensätze beheben soll. Es bringt 40 Millionen Anmerkungen für verschiedene 3D-Assets zusammen. Dazu gehören eine reichhaltige Vielfalt an Formen, Materialien und Farben, die Computern helfen, 3D-Modelle zu erstellen, die grossartig aussehen und sich wie erwartet verhalten. Stell dir vor, du hast das ultimative Anleitungshandbuch für jedes LEGO-Teil, das man sich vorstellen kann, komplett mit Bildern und Beschreibungen.
Wie es funktioniert
Der Zauber hinter MARVEL-40M+ liegt in seinem cleveren mehrstufigen Annotationssystem. Einfach gesagt, besteht dieser Prozess aus mehreren Schritten, um bessere Beschreibungen für 3D-Objekte zu erstellen. Es kombiniert automatisierte Tools mit einem Spritzer menschlicher Einsicht, um Genauigkeit sicherzustellen.
- Informationen sammeln: Der erste Schritt besteht darin, bestehende Daten und Bilder von 3D-Objekten zu sammeln. Das ist, als würdest du alle LEGO-Steine zusammentragen, die du brauchst, bevor du anfängst zu bauen.
- Beschreibungen erstellen: In diesem Schritt wird fortschrittliche Technologie genutzt, um detaillierte Beschreibungen von jedem Objekt zu generieren. Das ist, als hättest du einen Assistenten, der alles aufschreibt, was er über ein LEGO-Set sieht – von Farbe bis Form.
- Details verbessern: Das System verbessert dann diese Beschreibungen, zerlegt sie in spezifische und prägnante Informationen, die einfacher für den Bau der 3D-Modelle zu verwenden sind.
- Menschlicher Touch: Um Fehler zu vermeiden, überprüfen menschliche Gutachter diese Beschreibungen. Denk daran, wie wenn dein Freund deine LEGO-Anleitung noch einmal überprüft, bevor du anfängst.
Die Datenquellen
Um MARVEL-40M+ zu erstellen, haben wir Daten aus mehreren bestehenden 3D-Datensätzen gesammelt. Diese sind die Bausteine unseres neuen Datensatzes. Einige Beispiele sind einzigartige Modelle von Spielzeugen, alltäglichen Gegenständen und sogar komplexen Strukturen.
Die Magie umsetzen: MARVEL-FX3D
Mit MARVEL-40M+ im Kern haben wir ein System namens MARVEL-FX3D entwickelt. Diese zweistufige Methode ermöglicht es uns, schnell hochwertige 3D-Modelle aus Textbeschreibungen zu generieren.
Stufe 1: Das Modell optimieren
Der erste Schritt besteht darin, einen fortschrittlichen Bildgenerator zu trainieren, der hochwertige Bilder aus einfachen Texten erstellt. Das ist, als würdest du deinem Freund von einem coolen LEGO-Auto erzählen, und er skizziert es für dich. Je besser die Skizze, desto einfacher ist es zu verstehen, wie das fertige Auto aussehen sollte.
3D-Modell bauen
Stufe 2: DasIn dieser Phase nehmen wir die generierten Bilder und wandeln sie in 3D-Modelle um. Es ist, als hättest du deine LEGO-Teile sortiert, und jetzt bist du bereit, sie zusammenzubauen, basierend auf der fantastischen Skizze, die dein Freund gemacht hat.
Vergleiche mit anderen Systemen
Um zu beweisen, dass unsere Methoden funktionieren, haben wir MARVEL-FX3D mit anderen bestehenden Techniken verglichen. Wir haben festgestellt, dass unser System bessere Modelle schneller und mit höherer Qualität erstellen kann. Stell dir vor, du wetteiferst mit anderen LEGO-Bauern und beendest dein cooles Auto, während sie immer noch ihre Steine sortieren!
Was ist im Datensatz?
MARVEL-40M+ enthält Beschreibungen auf verschiedenen Detailstufen.
- Stufe 1: Detaillierte Beschreibungen decken alles über ein Objekt ab, einschliesslich seiner Funktion und Materialien.
- Stufe 2: Eine kürzere Version, die sich auf die Hauptmerkmale konzentriert, wie ein schneller Überblick ohne alle feinen Details.
- Stufe 3: Grundlegende funktionale Informationen über das Objekt.
- Stufe 4: Eine sehr kurze Zusammenfassung, perfekt für schnelle Referenzen.
- Stufe 5: Nur Schlüsselwörter, um das schnelle Modellieren zu unterstützen, wie „rotes Auto, vier Räder“.
Dieser mehrstufige Ansatz hilft den Nutzern, die richtige Detailmenge für ihre Bedürfnisse auszuwählen, egal ob sie eine komplexe Anordnung oder ein einfaches Modell bauen.
Die Bedeutung der Anmerkungen
Anmerkungen sind entscheidend, wenn es darum geht, 3D-Objekte zu verstehen. Sie bieten Kontext und fügen Schichten von Details hinzu, die Computern helfen, genau wiederzugeben, was sie aus dem Text „hören“. Denk an Anmerkungen als die detaillierten Anleitungen, die sicherstellen, dass alle auf dem gleichen Stand sind, wenn sie etwas bauen.
Das System testen
Um sicherzustellen, dass MARVEL-40M+ und MARVEL-FX3D gut funktionieren, haben wir umfangreiche Tests durchgeführt. Wir haben gemessen, wie gut die Anmerkungen mit den tatsächlichen 3D-Modellen übereinstimmten und wie sie im Vergleich zu anderen Methoden abschnitten. Das ist, als würdest du eine Jury von LEGO-Experten haben, die deine Kreation danach bewerten, wie genau sie dem ursprünglichen Konzept ähnelt.
Bewertungsmetriken
Wir haben unsere Methoden mit mehreren Metriken bewertet, wie:
- Linguistische Bewertung: Überprüfung der Fülle und Vielfalt der in den Beschreibungen verwendeten Sprache.
- Bild-Text-Ausrichtung: Bewertung, wie gut die Textbeschreibungen mit den visuellen Darstellungen der Objekte übereinstimmen.
- Genauigkeit der Beschreibungen: Sicherstellen, dass die Beschreibungen die Objekte genau beschreiben, die sie repräsentieren.
Ergebnisse
Unsere Ergebnisse zeigten, dass MARVEL-40M+ eine höhere sprachliche Vielfalt und eine bessere Übereinstimmung zwischen Text und Modellen bietet als ältere Datensätze. Es ist, als hättest du einen Pokal für das beste Design bei den LEGO-Meisterschaften gewonnen!
Praktische Anwendungen
Die MARVEL-Datensätze und -Systeme haben praktische Anwendungen in verschiedenen Bereichen. Zum Beispiel können Videospielentwickler diesen Datensatz nutzen, um realistische Umgebungen und Charaktere schnell zu erstellen. Ähnlich könnte es Filmemachern nützlich sein, um detaillierte Assets für animierte Filme zu produzieren. Es macht die Arbeit einfacher und ermöglicht gleichzeitig mehr Kreativität.
Einschränkungen
Während MARVEL ein grosser Schritt nach vorne ist, hat es auch seine Herausforderungen. Manchmal kann die Technologie komplexe Szenen falsch interpretieren und seltsame Ergebnisse erzeugen. Zum Beispiel könnte eine schöne LEGO-Stadt in ein durcheinander geratenes Chaos verwandelt werden, wenn die Anleitungen nicht klar sind. Es gibt immer Raum für Verbesserungen, und unser Team arbeitet kontinuierlich daran, das System genauer und zuverlässiger zu machen.
Schlussgedanken
Zusammenfassend stellen MARVEL-40M+ und MARVEL-FX3D einen bedeutenden Fortschritt in der Welt der 3D-Modellierung aus Textanweisungen dar. Indem wir detaillierte Anmerkungen und fortschrittliche Generierungstechniken kombinieren, hoffen wir, den Prozess für Entwickler, Designer und Kreative einfacher und effizienter zu gestalten. Also, genau wie bei dem perfekten LEGO-Set, das du dir schon immer gewünscht hast, sind wir hier, um dir zu helfen, deine 3D-Träume in die Realität umzusetzen!
Titel: MARVEL-40M+: Multi-Level Visual Elaboration for High-Fidelity Text-to-3D Content Creation
Zusammenfassung: Generating high-fidelity 3D content from text prompts remains a significant challenge in computer vision due to the limited size, diversity, and annotation depth of the existing datasets. To address this, we introduce MARVEL-40M+, an extensive dataset with 40 million text annotations for over 8.9 million 3D assets aggregated from seven major 3D datasets. Our contribution is a novel multi-stage annotation pipeline that integrates open-source pretrained multi-view VLMs and LLMs to automatically produce multi-level descriptions, ranging from detailed (150-200 words) to concise semantic tags (10-20 words). This structure supports both fine-grained 3D reconstruction and rapid prototyping. Furthermore, we incorporate human metadata from source datasets into our annotation pipeline to add domain-specific information in our annotation and reduce VLM hallucinations. Additionally, we develop MARVEL-FX3D, a two-stage text-to-3D pipeline. We fine-tune Stable Diffusion with our annotations and use a pretrained image-to-3D network to generate 3D textured meshes within 15s. Extensive evaluations show that MARVEL-40M+ significantly outperforms existing datasets in annotation quality and linguistic diversity, achieving win rates of 72.41% by GPT-4 and 73.40% by human evaluators.
Autoren: Sankalp Sinha, Mohammad Sadil Khan, Muhammad Usama, Shino Sam, Didier Stricker, Sk Aziz Ali, Muhammad Zeshan Afzal
Letzte Aktualisierung: 2024-11-26 00:00:00
Sprache: English
Quell-URL: https://arxiv.org/abs/2411.17945
Quell-PDF: https://arxiv.org/pdf/2411.17945
Lizenz: https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
Änderungen: Diese Zusammenfassung wurde mit Unterstützung von AI erstellt und kann Ungenauigkeiten enthalten. Genaue Informationen entnehmen Sie bitte den hier verlinkten Originaldokumenten.
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Referenz Links
- https://github.com/cvpr-org/author-kit
- https://ctan.org/pkg/amssymb
- https://ctan.org/pkg/pifont
- https://dfki.de/web
- https://rptu.de/
- https://blog.mindgarage.de/
- https://www.bits-pilani.ac.in/hyderabad/
- https://github.com/openai/shap-e
- https://github.com/EnVision-Research/LucidDreamer
- https://theswissbay.ch/pdf/Gentoomen
- https://en.wikipedia.org/wiki/DeepDream
- https://objaverse.allenai.org/objaverse-1.0
- https://pix3d.csail.mit.edu/
- https://omniobject3d.github.io/
- https://github.com/rehg-lab/lowshot-shapebias/tree/main/toys4k
- https://goo.gle/scanned-objects
- https://amazon-berkeley-objects.s3.amazonaws.com/index.html
- https://huggingface.co/facebook/nllb-200-distilled-600M