Avancées dans la création de modèles 3D à partir de texte
Un nouveau jeu de données change la façon dont on crée des modèles 3D à partir de texte.
Sankalp Sinha, Mohammad Sadil Khan, Muhammad Usama, Shino Sam, Didier Stricker, Sk Aziz Ali, Muhammad Zeshan Afzal
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Table des matières
- Le Défi
- Qu'est-ce que MARVEL-40M+ ?
- Comment Ça Marche
- Les Sources de Données
- Faire La Magie : MARVEL-FX3D
- Étape 1 : Ajustement du Modèle
- Étape 2 : Construction du Modèle 3D
- Comparaisons avec D'autres Systèmes
- Qu'est-ce qu'il y a dans le Dataset ?
- L'Importance des Annotations
- Tester le Système
- Métriques d'Évaluation
- Résultats
- Applications Pratiques
- Limitations
- Pensées de Clôture
- Source originale
- Liens de référence
Créer des modèles 3D de haute qualité à partir de simples Descriptions textuelles, c'est pas facile. C'est un peu comme essayer de construire une tour LEGO sur la base d'une vague description d'un pote. Les instructions sont là, mais ton ami peut oublier de mentionner une pièce cruciale, et tu te retrouves avec une structure bancale qui ressemble à rien de ce qu'il avait en tête. Pour faciliter le processus, on présente un nouveau dataset appelé MARVEL-40M+. Ce dataset contient des millions de descriptions détaillées pour des milliers d'objets 3D, aidant les ordinateurs à mieux comprendre comment les construire.
Le Défi
Les graphismes 3D sont partout, des jeux vidéo aux films. Mais transformer des mots en formes 3D n'est pas aussi simple que ça en a l'air. On a besoin de plus d'infos, de différents types de descriptions, et d'une compréhension plus profonde de ce à quoi chaque objet doit ressembler. Malheureusement, les datasets actuels, qui servent de base, sont limités en taille et en qualité. C'est comme un buffet où la bonne nourriture est épuisée avant que tu arrives.
Qu'est-ce que MARVEL-40M+ ?
MARVEL-40M+ est un nouvel outil qui vise à résoudre les problèmes des anciens datasets. Il regroupe 40 millions d'Annotations pour divers actifs 3D. Cela inclut une grande variété de formes, de matériaux et de couleurs, aidant les ordinateurs à créer des modèles 3D qui sont à la fois beaux et fonctionnent comme prévu. Imagine avoir le livre de recettes ultime pour chaque pièce LEGO imaginable, avec des photos et des descriptions.
Comment Ça Marche
La magie derrière MARVEL-40M+ réside dans son système d'annotation multi-étapes. En gros, ce processus implique plusieurs étapes pour créer de meilleures descriptions pour les objets 3D. Ça combine des outils automatisés et un soupçon d'avis humain pour garantir l'exactitude.
- Rassembler des Infos : La première étape consiste à collecter des données existantes et des images d'objets 3D. C'est comme rassembler tous les blocs LEGO dont tu as besoin avant de commencer à construire.
- Créer des Descriptions : Cette étape utilise une technologie avancée pour générer des descriptions détaillées de chaque objet. C'est comme avoir un assistant qui note tout ce qu'il voit sur un set LEGO, de la couleur à la forme.
- Améliorer les Détails : Le système améliore ensuite ces descriptions, les décomposant en informations spécifiques et concises, les rendant plus faciles à utiliser pour construire les modèles 3D.
- Touche Humaine : Pour éviter les erreurs, des relecteurs humains vérifient ces descriptions. Pense à ça comme si ton pote vérifiait tes instructions LEGO avant que tu commences.
Les Sources de Données
Pour créer MARVEL-40M+, on a collecté des données de plusieurs datasets 3D existants. Ce sont les blocs de construction de notre nouveau dataset. Quelques exemples incluent des modèles uniques de jouets, des objets courants, et même des structures complexes.
Faire La Magie : MARVEL-FX3D
Avec MARVEL-40M+ au cœur, on a développé un système appelé MARVEL-FX3D. Cette méthode à double étape nous permet de générer rapidement des modèles 3D de haute qualité à partir de descriptions textuelles.
Étape 1 : Ajustement du Modèle
La première étape consiste à entraîner un générateur d'images avancé pour produire des images de qualité à partir de textes simples. C'est comme dire à ton pote à quoi ressemble une voiture LEGO cool, et il te fait un croquis. Plus le croquis est bon, plus c'est facile de comprendre à quoi la voiture finale doit ressembler.
Modèle 3D
Étape 2 : Construction duÀ cette étape, on prend les images générées et on les convertit en modèles 3D. C'est comme si tu avais trié tes pièces LEGO, et maintenant tu es prêt à les assembler en te basant sur le super croquis que ton ami a créé.
Comparaisons avec D'autres Systèmes
Pour prouver que nos méthodes fonctionnent, on a comparé MARVEL-FX3D à d'autres techniques existantes. On a découvert que notre système pouvait créer de meilleurs modèles plus vite et avec une qualité supérieure. Imagine faire une course contre d'autres constructeurs LEGO et finir ta super voiture pendant qu'ils sont encore en train de trier leurs briques !
Qu'est-ce qu'il y a dans le Dataset ?
MARVEL-40M+ contient des descriptions à divers niveaux de détail.
- Niveau 1 : Descriptions détaillées qui couvrent tout sur un objet, y compris son but et ses matériaux.
- Niveau 2 : Une version plus courte qui se concentre sur les principales caractéristiques, comme un aperçu rapide sans tous les détails.
- Niveau 3 : Informations fonctionnelles de base sur l'objet.
- Niveau 4 : Un très bref résumé, parfait pour des références rapides.
- Niveau 5 : Juste des mots-clés pour aider à un modelage rapide, comme “voiture rouge, quatre roues.”
Cette approche multi-niveaux aide les utilisateurs à choisir la bonne quantité de détail selon leurs besoins, qu'ils construisent un setup complexe ou un modèle simple.
L'Importance des Annotations
Les annotations sont cruciales pour comprendre les objets 3D. Elles fournissent du contexte et ajoutent des couches de détail qui aident les ordinateurs à recréer avec précision ce qu'ils "entendent" du texte. Pense aux annotations comme aux instructions détaillées qui s'assurent que tout le monde est sur la même longueur d'onde lors de la construction de quelque chose.
Tester le Système
Pour s'assurer que MARVEL-40M+ et MARVEL-FX3D fonctionnent bien, on a réalisé des tests approfondis. On a mesuré comment les annotations correspondaient aux modèles 3D réels et comment elles se comportaient par rapport à d'autres méthodes. C'est comme avoir un panel d'experts LEGO qui jugent ta création sur la base de sa ressemblance avec la vision originale.
Métriques d'Évaluation
On a évalué nos méthodes à l'aide de plusieurs métriques, telles que :
- Évaluation Linguistique : Vérifier la richesse et la diversité du langage utilisé dans les descriptions.
- Alignement Image-Texte : Évaluer à quel point les descriptions textuelles correspondaient aux représentations visuelles des objets.
- Précision des Légendes : S'assurer que les descriptions décrivent avec précision les objets qu'elles représentent.
Résultats
Nos résultats ont montré que MARVEL-40M+ offre une plus grande diversité linguistique et un meilleur alignement entre le texte et les modèles par rapport aux anciens datasets. C'est comme gagner un trophée pour le meilleur design aux championnats LEGO !
Applications Pratiques
Les datasets et systèmes MARVEL ont des applications pratiques dans divers domaines. Par exemple, les développeurs de jeux vidéo peuvent utiliser ce dataset pour créer rapidement des environnements et des personnages réalistes. De même, les réalisateurs pourraient le trouver utile pour produire des actifs détaillés pour des films animés. Ça facilite le travail tout en permettant plus de créativité.
Limitations
Bien que MARVEL soit un progrès significatif, il n'est pas sans défis. Parfois, la technologie peut mal interpréter des scènes complexes, créant des résultats étranges. Par exemple, une belle ville LEGO pourrait se transformer en un bazar si les instructions ne sont pas claires. Il y a toujours de la place pour s'améliorer, et notre équipe travaille en continu pour rendre le système plus précis et fiable.
Pensées de Clôture
En conclusion, MARVEL-40M+ et MARVEL-FX3D représentent une avancée significative dans le monde de la création de modèles 3D à partir de prompts textuels. En combinant des annotations détaillées et des techniques de génération avancées, on espère rendre le processus plus facile et plus efficace pour les développeurs, designers et créateurs. Donc, tout comme ce set LEGO parfait que tu as toujours voulu, on est là pour aider à réaliser tes rêves 3D !
Titre: MARVEL-40M+: Multi-Level Visual Elaboration for High-Fidelity Text-to-3D Content Creation
Résumé: 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.
Auteurs: Sankalp Sinha, Mohammad Sadil Khan, Muhammad Usama, Shino Sam, Didier Stricker, Sk Aziz Ali, Muhammad Zeshan Afzal
Dernière mise à jour: 2024-11-26 00:00:00
Langue: English
Source URL: https://arxiv.org/abs/2411.17945
Source PDF: https://arxiv.org/pdf/2411.17945
Licence: https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
Changements: Ce résumé a été créé avec l'aide de l'IA et peut contenir des inexactitudes. Pour obtenir des informations précises, veuillez vous référer aux documents sources originaux dont les liens figurent ici.
Merci à arxiv pour l'utilisation de son interopérabilité en libre accès.
Liens de référence
- 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