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# Informatica # Visione artificiale e riconoscimento di modelli # Intelligenza artificiale # Grafica # Apprendimento automatico

Sviluppi nella creazione di modelli 3D usando il testo

Un nuovo set di dati trasforma il modo in cui creiamo modelli 3D a partire dal testo.

Sankalp Sinha, Mohammad Sadil Khan, Muhammad Usama, Shino Sam, Didier Stricker, Sk Aziz Ali, Muhammad Zeshan Afzal

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Rivoluzione nella Rivoluzione nella Creazione di Modelli 3D tecnologia all'avanguardia. Trasformare il testo in modelli 3D con
Indice

Creare modelli 3D di alta qualità da semplici Descrizioni testuali è un compito difficile. Pensalo come cercare di costruire una torre LEGO basandoti sulla descrizione vaga di un amico. Le istruzioni ci sono, ma il tuo amico potrebbe dimenticare di menzionare un pezzo cruciale, e finisci con una struttura storta che non assomiglia affatto a ciò che aveva in mente. Per rendere questo processo più facile, presentiamo un nuovo dataset chiamato MARVEL-40M+. Questo dataset offre milioni di descrizioni dettagliate per migliaia di oggetti 3D, aiutando i computer a capire meglio come costruirli.

La Sfida

La grafica 3D è ovunque, dai videogiochi ai film. Ma trasformare le parole in forme 3D non è così semplice. Abbiamo bisogno di più informazioni, diversi tipi di descrizioni e una comprensione più profonda di come dovrebbe apparire ogni oggetto. Purtroppo, i dataset attuali, che fungono da base della nostra conoscenza, sono limitati in termini di dimensioni e qualità. Sono come un buffet dove il cibo finisce prima che tu arrivi alle cose buone.

Cos'è MARVEL-40M+?

MARVEL-40M+ è un nuovo strumento che punta a risolvere i problemi dei dataset precedenti. Riunisce 40 milioni di annotazioni per vari asset 3D. Questo include una ricca varietà di forme, materiali e colori, aiutando i computer a creare modelli 3D che sembrano fantastici e si comportano come ci si aspetta. Immagina di avere il libro delle istruzioni definitivo per ogni pezzo LEGO immaginabile, completo di immagini e descrizioni.

Come Funziona

La magia dietro MARVEL-40M+ sta nel suo intelligente sistema di Annotazione multi-stadio. In parole semplici, questo processo prevede diversi passaggi per creare descrizioni migliori per gli oggetti 3D. Combina strumenti automatizzati con un pizzico di intuizione umana per garantire accuratezza.

  1. Raccolta di Informazioni: Il primo passo consiste nel raccogliere dati e immagini esistenti di oggetti 3D. È come raccogliere tutti i pezzi LEGO di cui hai bisogno prima di iniziare a costruire.
  2. Creazione di Descrizioni: Questo passo utilizza tecnologie avanzate per generare descrizioni dettagliate di ogni oggetto. È come avere un assistente che scrive tutto ciò che vede su un set LEGO, dal colore alla forma.
  3. Miglioramento dei Dettagli: Il sistema poi migliora queste descrizioni, suddividendole in informazioni specifiche e concise, rendendole più facili da usare per costruire i modelli 3D.
  4. Tocco Umano: Per evitare errori, i revisori umani controllano queste descrizioni. Pensalo come avere il tuo amico che ricontrolla le istruzioni LEGO prima che tu inizi.

Le Fonti Dati

Per creare MARVEL-40M+, abbiamo raccolto dati da diversi dataset 3D esistenti. Questi sono i mattoni alla base del nostro nuovo dataset. Alcuni esempi includono modelli unici di giocattoli, oggetti comuni e anche strutture complesse.

Far Accadere la Magia: MARVEL-FX3D

Con MARVEL-40M+ al centro, abbiamo sviluppato un sistema chiamato MARVEL-FX3D. Questo metodo a doppio stadio ci consente di generare rapidamente modelli 3D di alta qualità da descrizioni testuali.

Fase 1: Affinamento del Modello

Il primo passo prevede di addestrare un generatore d’immagini avanzato per produrre immagini di alta qualità da semplici testi. È come raccontare al tuo amico di una fantastica auto LEGO, e lui la disegna per te. Più è bella la bozza, più è facile capire come dovrebbe apparire l’auto finale.

Fase 2: Costruzione del Modello 3D

In questa fase, prendiamo le immagini generate e le convertiamo in modelli 3D. È come se avessi i tuoi pezzi LEGO in ordine, e ora sei pronto per assemblarli in base al fantastico schizzo che il tuo amico ha creato.

Confronti con Altri Sistemi

Per dimostrare che i nostri metodi funzionano, abbiamo confrontato MARVEL-FX3D con altre tecniche esistenti. Abbiamo scoperto che il nostro sistema può creare modelli migliori più velocemente e con qualità superiore. Immagina di gareggiare con altri costruttori LEGO e finire la tua fantastica auto mentre loro stanno ancora ordinando i mattoncini!

Cosa C'è Dentro il Dataset?

MARVEL-40M+ contiene descrizioni a vari livelli di dettaglio.

  • Livello 1: Descrizioni dettagliate coprono tutto di un oggetto, compreso il suo scopo e materiali.
  • Livello 2: Una versione più corta che si concentra sulle caratteristiche principali, come una rapida panoramica senza tutti i dettagli intricati.
  • Livello 3: Informazioni funzionali di base sull’oggetto.
  • Livello 4: Un riassunto molto breve, perfetto per riferimenti rapidi.
  • Livello 5: Solo parole chiave per aiutare nella modellazione rapida, come "auto rossa, quattro ruote".

Questo approccio multi-livello aiuta gli utenti a scegliere la giusta quantità di dettaglio per le loro esigenze, che si tratti di costruire un setup complesso o un modello semplice.

L'Importanza delle Annotazioni

Le annotazioni sono cruciali quando si tratta di comprendere gli oggetti 3D. Forniscono contesto e aggiungono strati di dettaglio che aiutano i computer a ricreare con precisione ciò che "sentono" dal testo. Pensale come le istruzioni dettagliate che assicurano che tutti siano sulla stessa lunghezza d'onda quando si costruisce qualcosa.

Testare il Sistema

Per garantire che MARVEL-40M+ e MARVEL-FX3D funzionino bene, abbiamo condotto test approfonditi. Abbiamo misurato quanto bene le annotazioni si allineassero con i modelli 3D effettivi e come si comportassero rispetto ad altri metodi. È come avere una giuria di esperti LEGO che giudica la tua creazione in base a quanto assomiglia alla visione originale.

Metriche di Valutazione

Abbiamo valutato i nostri metodi utilizzando più metriche, come:

  • Valutazione Linguistica: Controllare la ricchezza e la varietà del linguaggio usato nelle descrizioni.
  • Allineamento Immagine-Testo: Valutare quanto bene le descrizioni testuali corrispondessero alle rappresentazioni visive degli oggetti.
  • Accuratezza delle Didascalie: Garantire che le descrizioni descrivano accuratamente gli oggetti che rappresentano.

Risultati

I nostri risultati hanno mostrato che MARVEL-40M+ offre una maggiore diversità linguistica e un migliore allineamento tra testo e modelli rispetto ai dataset più vecchi. È come vincere un trofeo per il miglior design ai campionati LEGO!

Applicazioni Pratiche

I dataset e i sistemi MARVEL hanno applicazioni pratiche in vari settori. Ad esempio, gli sviluppatori di videogiochi possono utilizzare questo dataset per creare ambienti e personaggi realistici rapidamente. Allo stesso modo, i filmmaker potrebbero trovarlo utile per produrre asset dettagliati per film d'animazione. Rende il lavoro più facile mentre consente una maggiore creatività.

Limitazioni

Anche se MARVEL è un passo significativo avanti, non è privo delle sue sfide. A volte, la tecnologia può fraintendere scene complesse, creando risultati bizzarri. Ad esempio, una bellissima città LEGO potrebbe trasformarsi in un pasticcio disordinato se le istruzioni non sono chiare. C'è sempre spazio per miglioramenti, e il nostro team sta continuamente lavorando per rendere il sistema più preciso e affidabile.

Pensieri Finali

In conclusione, MARVEL-40M+ e MARVEL-FX3D rappresentano un avanzamento significativo nel mondo della creazione di modelli 3D da prompt testuali. Combinando annotazioni dettagliate e tecniche di generazione avanzate, speriamo di rendere il processo più semplice ed efficiente per sviluppatori, designer e creatori. Quindi, proprio come quel set LEGO perfetto che hai sempre desiderato, siamo qui per aiutarti a trasformare i tuoi sogni 3D in realtà!

Fonte originale

Titolo: MARVEL-40M+: Multi-Level Visual Elaboration for High-Fidelity Text-to-3D Content Creation

Estratto: 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.

Autori: Sankalp Sinha, Mohammad Sadil Khan, Muhammad Usama, Shino Sam, Didier Stricker, Sk Aziz Ali, Muhammad Zeshan Afzal

Ultimo aggiornamento: 2024-11-26 00:00:00

Lingua: English

URL di origine: https://arxiv.org/abs/2411.17945

Fonte PDF: https://arxiv.org/pdf/2411.17945

Licenza: https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/

Modifiche: Questa sintesi è stata creata con l'assistenza di AI e potrebbe presentare delle imprecisioni. Per informazioni accurate, consultare i documenti originali collegati qui.

Si ringrazia arxiv per l'utilizzo della sua interoperabilità ad accesso aperto.

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