3D形状のための新しい生成モデル
モデルがいろんな入力からリアルな3D形状を素早く作るんだ。
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目次
3D形状の世界は広くて複雑で、リアルなモデルを作ることは今のテクノロジーでは重要な分野になってる。このアーティクルでは、1000万以上のさまざまな形状から学ぶことで3D形状を生成できる画期的な生成モデルについて紹介するよ。高度なテクニックを組み合わせて、このモデルは素晴らしい結果を出すだけでなく、迅速かつ効率的にやってのけるんだ。
3Dモデルの課題
最近、画像やテキストを生成するモデルの開発が進んでるけど、3Dモデルの生成にはまだいくつかの課題が残ってる。これらのモデルを訓練するには多くのリソースが必要だから、必要なデータを集めるのが難しいこともあるし、既存の方法だと3D形状の複雑な詳細や構造を捉えられないことがある。
生成モデルの紹介
この新しい生成モデルは、その課題に取り組むために設計された。3D形状を効率的にエンコードするためにウェーブレットツリー構造を活用してるんだ。これにより、大量のデータを使わずに、重要な詳細を保持するコンパクトな表現で形状を作れる。だから、大きなデータセットも通常の煩雑さなしに扱えるようになってる。
テクニカルな詳細と革新
このモデルを作るためにいくつかの技術的革新が導入された。まず、ウェーブレットツリー表現という形状のユニークな表現方法が開発された。この方法では、形状を処理しやすい簡単なコンポーネントに分解できる。
次に、このモデルはこれらのコンポーネントをグリッド構造に再配置する技術を使ってる。これは生成モデルがより効果的に機能するために重要で、全体的な形状と細部の両方に焦点を当てたより良い訓練戦略を構築するのにも役立つ。
効率的な訓練と迅速な結果
このモデルの特徴の一つは、形状を素早く生成できること。多くの場合、数秒で高品質な3D形状を作成できる。これは部分的に、モデルが情報を処理するために設計されているから。計算負荷が少ない分、以前のモデルよりもはるかに大きなデータセットから学ぶことができるんだ。
モデルの応用
このモデルの応用範囲は広く、デザインや建築からゲームやエンターテインメントまで多岐にわたる。画像やポイントクラウド、さらには不完全な形状など、さまざまな入力から多様な形状を生成できる。この柔軟性のおかげで、ユーザーは創造的な選択肢を得て、限られた情報を基に複雑な3Dモデルを構築できるんだ。
様々な入力から形状生成
単一ビュー画像
このモデルの魅力的な機能の一つは、単一の画像に基づいて3D形状を作成できること。つまり、オブジェクトの画像を1枚だけ提供すれば、そのオブジェクトの詳細な3Dバージョンを生成できる。これは限られた視覚情報しか持ってないユーザーに特に便利。
複数ビュー画像
同じオブジェクトの複数の画像があれば、モデルは形状の精度をさらに向上させることができる。異なる角度からの情報を使うことで、実世界の物体に似た形状を生成できる。この能力は精密さが求められる業界で特に有利。
ポイントクラウド
モデルが扱えるもう一つの重要な入力タイプはポイントクラウド。これは3Dオブジェクトの表面を表す空間の点の集合。モデルはこれらのポイントを効果的に解釈して完全な3D形状に変換できるから、その汎用性を示してる。
ボクセルデータ
ボクセルデータもモデルの能力内だ。これにより、低解像度のボクセル入力から高品質な出力を生成できる。複雑な詳細をスムーズに生成できるのは、ゲームやバーチャルリアリティなどの分野で特に価値がある。
形状の補完
このモデルの興奮する応用の一つは、形状補完機能。部分的な形状が与えられると、モデルは欠けた部分を埋めて全体のオブジェクトを生成できる。だから、不完全なデータを扱っていても、ユーザーは使えるモデルを得ることができるんだ。
パフォーマンス比較
この生成モデルは既存の方法と比較され、品質や速度の面で大幅な改善が見られた。画像から形状を生成するような特定のタスクで評価されたとき、常に他のモデルを上回って、精度と詳細の両方で優れた結果を出してる。
限界への対処
モデルのパフォーマンスは impressive だけど、改善の余地はまだある。たとえば、多様な形状を生成しているけど、生成されるオブジェクトの種類にバランスが取れてないかもしれない。これはさまざまなデータセットでの訓練に起因してるから、さらなる改良があれば、訓練中に使われるオブジェクトの表現を整えることができるかもしれない。
今後の方向性
今後、この生成モデルは進化する可能性がたくさんある。テクスチャ生成を3Dジオメトリと統合するような未来の作業が考えられる。これにより、生成される形状のリアリズムが向上し、実世界での使用に適したものになるんだ。
結論
この新しい3D生成モデルは、3D形状生成分野において大きな進展を示してる。革新的な技術と効率的な訓練戦略を活用することで、高品質な3D形状を迅速に生成するための強力なツールを提供してる。さまざまな入力タイプで機能する能力は、業界全体に新たな機会を開き、デザイナー、エンジニア、クリエイターにとって貴重な資産になるんだ。
タイトル: Make-A-Shape: a Ten-Million-scale 3D Shape Model
概要: Significant progress has been made in training large generative models for natural language and images. Yet, the advancement of 3D generative models is hindered by their substantial resource demands for training, along with inefficient, non-compact, and less expressive representations. This paper introduces Make-A-Shape, a new 3D generative model designed for efficient training on a vast scale, capable of utilizing 10 millions publicly-available shapes. Technical-wise, we first innovate a wavelet-tree representation to compactly encode shapes by formulating the subband coefficient filtering scheme to efficiently exploit coefficient relations. We then make the representation generatable by a diffusion model by devising the subband coefficients packing scheme to layout the representation in a low-resolution grid. Further, we derive the subband adaptive training strategy to train our model to effectively learn to generate coarse and detail wavelet coefficients. Last, we extend our framework to be controlled by additional input conditions to enable it to generate shapes from assorted modalities, e.g., single/multi-view images, point clouds, and low-resolution voxels. In our extensive set of experiments, we demonstrate various applications, such as unconditional generation, shape completion, and conditional generation on a wide range of modalities. Our approach not only surpasses the state of the art in delivering high-quality results but also efficiently generates shapes within a few seconds, often achieving this in just 2 seconds for most conditions. Our source code is available at https://github.com/AutodeskAILab/Make-a-Shape.
著者: Ka-Hei Hui, Aditya Sanghi, Arianna Rampini, Kamal Rahimi Malekshan, Zhengzhe Liu, Hooman Shayani, Chi-Wing Fu
最終更新: 2024-09-09 00:00:00
言語: English
ソースURL: https://arxiv.org/abs/2401.11067
ソースPDF: https://arxiv.org/pdf/2401.11067
ライセンス: https://creativecommons.org/licenses/by-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://edward1997104.github.io/make-a-shape/
- https://support.apple.com/en-ca/guide/preview/prvw11793/mac#:~:text=Delete%20a%20page%20from%20a,or%20choose%20Edit%20%3E%20Delete
- https://www.adobe.com/acrobat/how-to/delete-pages-from-pdf.html#:~:text=Choose%20%E2%80%9CTools%E2%80%9D%20%3E%20%E2%80%9COrganize,or%20pages%20from%20the%20file
- https://superuser.com/questions/517986/is-it-possible-to-delete-some-pages-of-a-pdf-document
- https://github.com/cvpr-org/author-kit