Avances en la Creación de Modelos 3D Usando Texto
Un nuevo conjunto de datos transforma cómo creamos modelos 3D a partir de texto.
Sankalp Sinha, Mohammad Sadil Khan, Muhammad Usama, Shino Sam, Didier Stricker, Sk Aziz Ali, Muhammad Zeshan Afzal
― 7 minilectura
Tabla de contenidos
- El Desafío
- ¿Qué es MARVEL-40M+?
- Cómo Funciona
- Las Fuentes de Datos
- Haciendo que la Magia Suceda: MARVEL-FX3D
- Etapa 1: Ajuste del Modelo
- Etapa 2: Construyendo el Modelo 3D
- Comparaciones con Otros Sistemas
- ¿Qué Hay Dentro del Conjunto de Datos?
- La Importancia de las Anotaciones
- Probando el Sistema
- Métricas de Evaluación
- Resultados
- Aplicaciones Prácticas
- Limitaciones
- Pensamientos Finales
- Fuente original
- Enlaces de referencia
Crear modelos 3D de alta calidad a partir de simples Descripciones de texto es una tarea complicada. Piénsalo como intentar construir una torre de LEGO basándote en la descripción vaga de un amigo. Las instrucciones están ahí, pero tu amigo podría olvidarse de mencionar una pieza crucial, y terminas con una estructura torcida que no se parece en nada a lo que tenían en mente. Para facilitar este proceso, presentamos un nuevo conjunto de datos llamado MARVEL-40M+. Este conjunto de datos cuenta con millones de descripciones de texto detalladas para miles de objetos 3D, ayudando a las computadoras a entender mejor cómo construirlos.
El Desafío
Los gráficos 3D están en todas partes, desde videojuegos hasta películas. Pero convertir palabras en formas 3D no es tan simple como parece. Necesitamos más información, diferentes tipos de descripciones y una comprensión más profunda de cómo debería lucir cada objeto. Desafortunadamente, los conjuntos de datos actuales, que sirven como nuestro conocimiento base, son limitados en tamaño y calidad. Son como un buffet donde la comida se acaba antes de que llegues a lo bueno.
¿Qué es MARVEL-40M+?
MARVEL-40M+ es una nueva herramienta que busca solucionar los problemas de conjuntos de datos anteriores. Reúne 40 millones de anotaciones para varios activos 3D. Esto incluye una rica variedad de formas, materiales y colores, ayudando a las computadoras a crear modelos 3D que se vean geniales y funcionen como se espera. Imagina tener el libro de instrucciones definitivo para cada pieza de LEGO que puedas imaginar, completo con imágenes y descripciones.
Cómo Funciona
La magia detrás de MARVEL-40M+ radica en su ingenioso sistema de Anotación en múltiples etapas. En términos simples, este proceso implica varios pasos para crear mejores descripciones de objetos 3D. Combina herramientas automatizadas y un toque humano para asegurar la precisión.
- Recolección de Información: El primer paso consiste en recopilar datos e imágenes existentes de objetos 3D. Es como reunir todos los bloques de LEGO que necesitas antes de empezar a construir.
- Creación de Descripciones: Este paso utiliza tecnología avanzada para generar descripciones detalladas de cada objeto. Es como tener un asistente que escribe todo lo que ve sobre un set de LEGO, desde el color hasta la forma.
- Mejora de Detalles: El sistema luego mejora estas descripciones, desglosándolas en información específica y concisa, facilitando su uso para construir los modelos 3D.
- Toque Humano: Para evitar errores, revisores humanos checan estas descripciones. Piensa en ello como tener a tu amigo revisando tus instrucciones de LEGO antes de empezar.
Las Fuentes de Datos
Para crear MARVEL-40M+, recopilamos datos de varios conjuntos de datos 3D existentes. Estos son los bloques de construcción de nuestro nuevo conjunto de datos. Algunos ejemplos incluyen modelos únicos de juguetes, objetos comunes e incluso estructuras complejas.
Haciendo que la Magia Suceda: MARVEL-FX3D
Con MARVEL-40M+ en su núcleo, desarrollamos un sistema llamado MARVEL-FX3D. Este método de doble etapa nos permite generar rápidamente modelos 3D de alta calidad a partir de descripciones de texto.
Etapa 1: Ajuste del Modelo
El primer paso consiste en entrenar un generador de imágenes avanzado para producir imágenes de alta calidad a partir de texto simple. Es como contarle a tu amigo sobre un coche LEGO genial y que te lo dibuje. Cuanto mejor sea el boceto, más fácil será entender cómo debería lucir el coche final.
Modelo 3D
Etapa 2: Construyendo elEn esta etapa, tomamos las imágenes generadas y las convertimos en modelos 3D. Es como si ya tuvieras tus piezas de LEGO ordenadas y ahora estás listo para ensamblarlas según el fantástico boceto que tu amigo creó.
Comparaciones con Otros Sistemas
Para probar que nuestros métodos funcionan, comparamos MARVEL-FX3D con otras técnicas existentes. Descubrimos que nuestro sistema podía crear mejores modelos más rápido y con mayor calidad. Imagina competir con otros constructores de LEGO y terminar tu increíble coche mientras ellos todavía están ordenando sus bloques.
¿Qué Hay Dentro del Conjunto de Datos?
MARVEL-40M+ contiene descripciones en varios niveles de detalle.
- Nivel 1: Descripciones detalladas que cubren todo sobre un objeto, incluyendo su propósito y materiales.
- Nivel 2: Una versión más corta que se enfoca en las características principales, como un resumen rápido sin todos los detalles intrincados.
- Nivel 3: Información funcional básica sobre el objeto.
- Nivel 4: Un resumen muy breve, perfecto para referencias rápidas.
- Nivel 5: Solo palabras clave para ayudar con el modelado rápido, como “coche rojo, cuatro ruedas”.
Este enfoque multinivel ayuda a los usuarios a elegir la cantidad adecuada de detalle según sus necesidades, ya sea que estén construyendo una configuración compleja o un modelo simple.
La Importancia de las Anotaciones
Las anotaciones son cruciales cuando se trata de entender objetos 3D. Proporcionan contexto y añaden capas de detalle que ayudan a las computadoras a recrear con precisión lo que "escuchan" del texto. Piensa en las anotaciones como las instrucciones detalladas que aseguran que todos estén en la misma página al construir algo.
Probando el Sistema
Para asegurarnos de que MARVEL-40M+ y MARVEL-FX3D funcionen bien, realizamos pruebas exhaustivas. Medimos qué tan bien las anotaciones se alineaban con los modelos 3D reales y cómo se desempeñaban contra otros métodos. Esto es como tener un panel de expertos en LEGO que juzga tu creación según qué tan de cerca se asemeja a la visión original.
Métricas de Evaluación
Evaluamos nuestros métodos usando múltiples métricas, como:
- Evaluación Lingüística: Revisar la riqueza y variedad del lenguaje utilizado en las descripciones.
- Alineación Imagen-Texto: Evaluar qué tan bien las descripciones de texto coincidían con las representaciones visuales de los objetos.
- Precisión de Caption: Asegurarnos de que las descripciones describen con exactitud los objetos que representan.
Resultados
Nuestros resultados mostraron que MARVEL-40M+ ofrece una mayor diversidad lingüística y mejor alineación entre texto y modelos en comparación con conjuntos de datos más antiguos. ¡Es como ganar un trofeo por mejor diseño en los campeonatos de LEGO!
Aplicaciones Prácticas
Los conjuntos de datos y sistemas MARVEL tienen aplicaciones prácticas en varios campos. Por ejemplo, los desarrolladores de videojuegos pueden usar este conjunto de datos para crear entornos y personajes realistas rápidamente. De manera similar, los cineastas podrían encontrarlo útil para producir activos detallados para películas animadas. Facilita el trabajo mientras permite mayor creatividad.
Limitaciones
Aunque MARVEL es un paso significativo hacia adelante, no está exento de desafíos. A veces, la tecnología puede malinterpretar escenas complejas, creando resultados extraños. Por ejemplo, una hermosa ciudad de LEGO podría convertirse en un lío confuso si las instrucciones no son claras. Siempre hay margen de mejora, y nuestro equipo está trabajando continuamente en hacer el sistema más preciso y confiable.
Pensamientos Finales
En conclusión, MARVEL-40M+ y MARVEL-FX3D representan un avance significativo en el mundo de la creación de modelos 3D a partir de indicaciones de texto. Al combinar anotaciones detalladas y técnicas de generación avanzadas, esperamos facilitar el proceso y hacerlo más eficiente para desarrolladores, diseñadores y creadores. Así que, al igual que ese set de LEGO perfecto que siempre has querido, estamos aquí para ayudar a convertir tus sueños 3D en realidad.
Título: MARVEL-40M+: Multi-Level Visual Elaboration for High-Fidelity Text-to-3D Content Creation
Resumen: 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.
Autores: Sankalp Sinha, Mohammad Sadil Khan, Muhammad Usama, Shino Sam, Didier Stricker, Sk Aziz Ali, Muhammad Zeshan Afzal
Última actualización: 2024-11-26 00:00:00
Idioma: English
Fuente URL: https://arxiv.org/abs/2411.17945
Fuente PDF: https://arxiv.org/pdf/2411.17945
Licencia: https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
Cambios: Este resumen se ha elaborado con la ayuda de AI y puede contener imprecisiones. Para obtener información precisa, consulte los documentos originales enlazados aquí.
Gracias a arxiv por el uso de su interoperabilidad de acceso abierto.
Enlaces de referencia
- 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