テキストを使った3Dモデル作成の進展
新しいデータセットが、テキストから3Dモデルを作る方法を変えるんだ。
Sankalp Sinha, Mohammad Sadil Khan, Muhammad Usama, Shino Sam, Didier Stricker, Sk Aziz Ali, Muhammad Zeshan Afzal
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目次
簡単なテキスト説明から高品質な3Dモデルを作るのは難しいよね。友達の曖昧な説明に基づいてLEGOタワーを作るみたいなもん。指示はあるけど、重要なパーツを言い忘れちゃったりして、結局は友達が思い描いてたものとは全然違う傾きのある構造物ができちゃう。これを楽にするために、MARVEL-40M+っていう新しいデータセットを提案するよ。このデータセットは、何千もの3Dオブジェクトに対する数百万の詳細なテキスト説明が含まれてて、コンピュータがそれらをよりよく理解できるように手助けしているんだ。
チャレンジ
3Dグラフィックスはどこにでもあるけど、言葉を3Dの形にするのは簡単じゃない。もっと情報が必要だし、いろんなタイプの説明が必要だし、各オブジェクトがどうあるべきかを深く理解しなきゃいけない。ただ、現在のデータセットは、基礎知識として使えるけど、サイズと質が限られているんだ。まるで、食べたい料理が出てくる前にビュッフェの食べ物がなくなっちゃう感じ。
MARVEL-40M+ってなに?
MARVEL-40M+は、以前のデータセットが抱えている問題を解決するための新しいツールなんだ。さまざまな3Dアセットのために4,000万の注釈を集めて、形、素材、色の豊かなバリエーションが含まれていて、コンピュータが見た目も素晴らしく、期待通りに動く3Dモデルを作る手助けをしているよ。まるで、想像できるすべてのLEGOピースのための究極の指示書を持ってるみたいな感じで、写真や説明がついてる。
どうやって機能するの?
MARVEL-40M+の背後にある魔法は、賢いマルチステージの注釈システムにあるよ。簡単に言うと、このプロセスでは、3Dオブジェクトのためのより良い説明を作るためにいくつかのステップがあるんだ。自動ツールとちょっとした人間のひらめきを組み合わせて、正確性を確保してる。
- 情報収集: 最初のステップは、既存のデータと3Dオブジェクトの画像を集めること。LEGOブロックを集める前に必要なものを集めるのに似てる。
- 説明の作成: 次のステップでは、高度な技術を使って各オブジェクトの詳細な説明を生成するんだ。LEGOセットについて色や形からすべてを見て書き出してくれるアシスタントがいるみたいな感じだよ。
- 詳細の改善: その後、システムがこれらの説明を改善して、特定の短い情報に分解して、3Dモデルを作るのに使いやすくするんだ。
- 人間の手: ミスを避けるために、人間のレビュアーがこれらの説明をチェックするよ。始める前に友達がLEGOの指示を再確認してくれる感じ。
データソース
MARVEL-40M+を作るために、いくつかの既存の3Dデータセットからデータを集めたんだ。これが新しいデータセットの基礎となる部分だよ。玩具のユニークなモデルや一般的なオブジェクト、複雑な構造物なんかがあるんだ。
マジックを実現する: MARVEL-FX3D
MARVEL-40M+を基に、MARVEL-FX3Dっていうシステムを開発したよ。この二段階の方法で、テキスト説明から高品質な3Dモデルを素早く生成できるんだ。
ステージ1: モデルの微調整
最初のステップでは、高度な画像生成器をトレーニングして、シンプルなテキストから高品質な画像を生成するんだ。友達にクールなLEGOカーについて話して、スケッチを描いてもらうようなもんだね。スケッチが良ければ良いほど、最終的な車がどんな感じになるか理解しやすくなるよ。
ステージ2: 3Dモデルの構築
このステージでは、生成された画像を使って3Dモデルに変換するんだ。LEGOピースが整理されて、友達が描いた素晴らしいスケッチに基づいて組み立てる準備が整ったみたいな感じ。
他のシステムとの比較
私たちの方法がうまくいくことを証明するために、MARVEL-FX3Dと他の既存の技術を比較したんだ。私たちのシステムは、より高品質で、より速く良いモデルを作れることがわかったよ。まるで他のLEGOビルダーとレースしてるみたいで、彼らがまだブロックを整理している間に、自分の素晴らしい車を完成させる感じ!
データセットの中身
MARVEL-40M+には、さまざまなレベルの詳細が含まれているよ。
- レベル1: オブジェクトについての詳細な説明。目的や素材も含まれてる。
- レベル2: 主要な特徴に焦点を当てた短いバージョン。細かな詳細がないクイックオーバービューみたいな感じ。
- レベル3: オブジェクトについての基本的な機能情報。
- レベル4: 簡潔な概要。クイックリファレンスにぴったり。
- レベル5: モデリングを迅速にサポートするためのキーワード。例えば「赤い車、四つの車輪」って感じ。
このマルチレベルアプローチで、ユーザーが複雑なセットアップを作るorシンプルなモデルを作るために必要な詳細の量を選べるようになるんだ。
注釈の重要性
注釈は3Dオブジェクトを理解する上で重要だよ。コンテキストを提供して、テキストから「聞いた」内容をコンピュータが正確に再現できるようにするんだ。注釈は、何かを作るときにみんなが同じページにいることを確実にするための詳細な指示書みたいなもんだね。
システムのテスト
MARVEL-40M+とMARVEL-FX3Dがうまく機能するか確かめるために、徹底的なテストを実施したよ。注釈が実際の3Dモデルとどれだけ一致しているか、他の方法と比べてどうだったかを測定したんだ。これは、自分の作品が元のビジョンにどれだけ似ているかをLEGOの専門家のパネルに評価してもらうようなもんだ。
評価基準
私たちはいくつかの基準を使って方法を評価したよ。
- 言語評価: 説明に使われている言語の豊かさやバリエーションをチェック。
- 画像-テキストの整合性: テキストの説明がオブジェクトのビジュアル表現といかに一致しているかを評価。
- キャプションの正確さ: 説明が実際に表すオブジェクトを正確に描写しているかを確認。
結果
私たちの結果は、MARVEL-40M+が古いデータセットに比べて、言語の多様性が高く、テキストとモデルの整合性が良いことを示しているよ。まるでLEGO選手権で最高のデザインのトロフィーを取ったかのようだね!
実用的なアプリケーション
MARVELデータセットとシステムは、いろんな分野で実用的なアプリケーションがあるよ。例えば、ゲーム開発者たちはこのデータセットを使って、リアルな環境やキャラクターを素早く作れるし。映画製作者もアニメ映画のために詳細なアセットを作るのに役立つかもしれない。仕事が楽になって、より大きな創造性を持つことができるんだ。
限界
MARVELは大きな前進だけど、課題もないわけじゃない。時々、技術が複雑なシーンを誤解しちゃって、変な結果を生み出しちゃうこともある。例えば、美しいLEGOの街が、指示がクリアじゃない場合、混沌としたものになっちゃうことも。常に改善の余地はあって、私たちのチームはシステムをより正確で信頼できるものにするために継続的に取り組んでいるよ。
結論
結論として、MARVEL-40M+とMARVEL-FX3Dは、テキストプロンプトからの3Dモデル作成の世界での大きな進歩を表しているよ。詳細な注釈と高度な生成技術を組み合わせることによって、開発者、デザイナー、クリエイターがプロセスをより簡単で効率的にできるようにしたいんだ。だから、いつも欲しかった完璧なLEGOセットみたいに、私たちはあなたの3Dの夢を現実にする手助けをするためにここにいるよ!
タイトル: MARVEL-40M+: Multi-Level Visual Elaboration for High-Fidelity Text-to-3D Content Creation
概要: 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.
著者: Sankalp Sinha, Mohammad Sadil Khan, Muhammad Usama, Shino Sam, Didier Stricker, Sk Aziz Ali, Muhammad Zeshan Afzal
最終更新: 2024-11-26 00:00:00
言語: English
ソースURL: https://arxiv.org/abs/2411.17945
ソースPDF: https://arxiv.org/pdf/2411.17945
ライセンス: https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
変更点: この要約はAIの助けを借りて作成されており、不正確な場合があります。正確な情報については、ここにリンクされている元のソース文書を参照してください。
オープンアクセスの相互運用性を利用させていただいた arxiv に感謝します。
参照リンク
- 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