Avanços na Criação de Modelos 3D Usando Texto
Um novo conjunto de dados transforma como a gente cria modelos 3D a partir de texto.
Sankalp Sinha, Mohammad Sadil Khan, Muhammad Usama, Shino Sam, Didier Stricker, Sk Aziz Ali, Muhammad Zeshan Afzal
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Índice
- O Desafio
- O que é o MARVEL-40M+?
- Como Funciona
- As Fontes de Dados
- Fazendo a Magia Acontecer: MARVEL-FX3D
- Etapa 1: Ajustando o Modelo
- Etapa 2: Construindo o Modelo 3D
- Comparações com Outros Sistemas
- O que Tem Dentro do Dataset?
- A Importância das Anotações
- Testando o Sistema
- Métricas de Avaliação
- Resultados
- Aplicações Práticas
- Limitações
- Pensamentos Finais
- Fonte original
- Ligações de referência
Criar modelos 3D de alta qualidade a partir de Descrições de texto simples é um trampo difícil. Pense nisso como tentar montar uma torre de LEGO com base na descrição vaga de um amigo. As instruções estão lá, mas seu amigo pode esquecer de mencionar uma peça crucial, e você acaba com uma estrutura torta que não parece nada com o que ele tinha em mente. Pra facilitar esse processo, apresentamos um novo conjunto de dados chamado MARVEL-40M+. Esse dataset vem com milhões de descrições de texto detalhadas para milhares de objetos 3D, ajudando os computadores a entenderem como construí-los melhor.
O Desafio
Gráficos 3D estão em todo lugar, de videogames a filmes. Mas transformar palavras em formas 3D não é tão simples quanto parece. Precisamos de mais informações, diferentes tipos de descrições e um entendimento mais profundo de como cada objeto deve ser. Infelizmente, os conjuntos de dados atuais, que servem como nossa base de conhecimento, são limitados em tamanho e qualidade. Eles são como um buffet onde a comida acaba antes de você chegar na parte boa.
O que é o MARVEL-40M+?
O MARVEL-40M+ é uma nova ferramenta que visa resolver os problemas dos conjuntos de dados anteriores. Ele reúne 40 milhões de anotações para vários ativos 3D. Isso inclui uma rica variedade de formas, materiais e cores, ajudando os computadores a criar modelos 3D que parecem ótimos e se comportam como esperado. Imagine ter o manual definitivo para cada peça de LEGO que você imaginar, completo com fotos e descrições.
Como Funciona
A mágica por trás do MARVEL-40M+ está em seu inteligente sistema de Anotação em várias etapas. Em termos simples, esse processo envolve várias etapas para criar descrições melhores para objetos 3D. Ele combina ferramentas automatizadas e um toque humano pra garantir a precisão.
- Coletando Informações: A primeira etapa envolve coletar dados e imagens existentes de objetos 3D. É como juntar todos os blocos de LEGO que você precisa antes de começar a montar.
- Criando Descrições: Essa etapa usa tecnologia avançada pra gerar descrições detalhadas de cada objeto. É como ter um assistente digitando tudo que ele vê sobre um set de LEGO-desde a cor até a forma.
- Melhorando Detalhes: O sistema então aprimora essas descrições, quebrando-as em informações específicas e concisas, facilitando o uso para construir os modelos 3D.
- Toque Humano: Pra evitar erros, revisores humanos checam essas descrições. Pense nisso como ter seu amigo conferindo suas instruções de LEGO antes de começar.
As Fontes de Dados
Pra criar o MARVEL-40M+, coletamos dados de vários conjuntos de dados 3D já existentes. Esses são os blocos de construção do nosso novo dataset. Alguns exemplos incluem modelos únicos de brinquedos, objetos comuns e até estruturas complexas.
Fazendo a Magia Acontecer: MARVEL-FX3D
Com o MARVEL-40M+ no centro, desenvolvemos um sistema chamado MARVEL-FX3D. Esse método em duas etapas nos permite gerar rapidamente modelos 3D de alta qualidade a partir de descrições de texto.
Etapa 1: Ajustando o Modelo
A primeira etapa envolve treinar um gerador de imagem avançado pra produzir imagens de alta qualidade a partir de texto simples. É como contar pro seu amigo sobre um carro de LEGO legal, e ele desenhar pra você. Quanto melhor o desenho, mais fácil fica entender como o carro final deve parecer.
Modelo 3D
Etapa 2: Construindo oNessa etapa, pegamos as imagens geradas e as convertimos em modelos 3D. É como se você tivesse suas peças de LEGO organizadas e agora está pronto pra montá-las com base no desenho incrível que seu amigo fez.
Comparações com Outros Sistemas
Pra provar que nossos métodos funcionam, comparamos o MARVEL-FX3D com outras técnicas existentes. Descobrimos que nosso sistema pode criar modelos melhores, mais rápido e com mais qualidade. Imagine competir com outros construtores de LEGO e terminar seu carro incrível enquanto eles ainda estão organizando os tijolos!
O que Tem Dentro do Dataset?
O MARVEL-40M+ contém descrições em vários níveis de detalhe.
- Nível 1: Descrições detalhadas que cobrem tudo sobre um objeto, incluindo sua finalidade e materiais.
- Nível 2: Uma versão mais curta que foca nas principais características, como um resumo rápido sem todos os detalhes intricados.
- Nível 3: Informações funcionais básicas sobre o objeto.
- Nível 4: Um resumo bem curto, perfeito pra referências rápidas.
- Nível 5: Apenas palavras-chave pra ajudar na modelagem rápida, como “carro vermelho, quatro rodas”.
Esse approach em múltiplos níveis ajuda os usuários a escolher a quantidade certa de detalhe pra suas necessidades, seja pra construir uma configuração complexa ou um modelo simples.
A Importância das Anotações
As anotações são cruciais quando se trata de entender objetos 3D. Elas fornecem contexto e adicionam camadas de detalhe que ajudam os computadores a recriarem com precisão o que "ouvem" do texto. Pense nas anotações como as instruções detalhadas que garantem que todos estejam na mesma página ao construir algo.
Testando o Sistema
Pra garantir que o MARVEL-40M+ e o MARVEL-FX3D funcionem bem, fizemos testes extensivos. Medimos quão bem as anotações se alinhavam com os modelos 3D reais e como eles se saíam em comparação com outros métodos. É como ter um painel de especialistas em LEGO avaliando sua criação com base em quão próximo ela está da visão original.
Métricas de Avaliação
Nós avaliamos nossos métodos usando várias métricas, como:
- Avaliação Linguística: Checando a riqueza e variedade da linguagem usada nas descrições.
- Alinhamento Imagem-Texto: Avaliando quão bem as descrições textuais correspondiam às representações visuais dos objetos.
- Precisão da Legenda: Garantindo que as descrições descrevem com precisão os objetos que representam.
Resultados
Nossos resultados mostraram que o MARVEL-40M+ oferece maior diversidade linguística e melhor alinhamento entre texto e modelos em comparação com conjuntos de dados mais antigos. É como ganhar um troféu pelo melhor design no campeonato de LEGO!
Aplicações Práticas
Os conjuntos de dados e sistemas MARVEL têm aplicações práticas em várias áreas. Por exemplo, desenvolvedores de videogame podem usar esse dataset pra criar ambientes e personagens realistas rapidamente. Da mesma forma, cineastas podem achar útil pra produzir ativos detalhados para filmes animados. Isso facilita o trabalho enquanto permite maior criatividade.
Limitações
Embora o MARVEL seja um grande passo à frente, não está livre de desafios. Às vezes, a tecnologia pode interpretar mal cenas complexas, criando resultados estranhos. Por exemplo, uma linda cidade de LEGO pode se transformar em uma bagunça se as instruções não forem claras. Sempre há espaço pra melhorias, e nossa equipe está continuamente trabalhando pra tornar o sistema mais preciso e confiável.
Pensamentos Finais
Em conclusão, o MARVEL-40M+ e o MARVEL-FX3D representam um avanço significativo no mundo da criação de modelos 3D a partir de prompts de texto. Combinando anotações detalhadas e técnicas de geração avançadas, esperamos tornar o processo mais fácil e eficiente pra desenvolvedores, designers e criadores. Então, assim como aquele set de LEGO perfeito que você sempre quis, estamos aqui pra ajudar a transformar seus sonhos 3D em realidade!
Título: MARVEL-40M+: Multi-Level Visual Elaboration for High-Fidelity Text-to-3D Content Creation
Resumo: 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 atualização: 2024-11-26 00:00:00
Idioma: English
Fonte URL: https://arxiv.org/abs/2411.17945
Fonte PDF: https://arxiv.org/pdf/2411.17945
Licença: https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
Alterações: Este resumo foi elaborado com a assistência da AI e pode conter imprecisões. Para obter informações exactas, consulte os documentos originais ligados aqui.
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Ligações de referência
- 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