C3DAG：基于3D姿态引导的受控3D动物生成
计算机视觉与模式识别
2024-06-13 v1
摘要
近期在文本到3D生成方面的进展表明能够生成高质量的3D资产。然而，在生成动物时，这些方法往往表现不佳，常常描绘出不准确的解剖学和几何形态。为改善这一缺陷，我们提出C3DAG（Pose-Controlled text-to-3D Animal Generation），一种新型姿态受控文本到3D动物生成框架，可生成与给定姿态一致的高质量3D动物。我们还引入一个自动3D形状创建工具，允许通过基于网页的工具进行动态姿态生成和修改，并使用简单几何形状生成3D气球动物。随后使用该3D形状初始化NeRF模型，采用基于深度的SDS方法。在下一阶段，使用四足动物姿态受控SDS对预训练的NeRF进行微调。我们所开发的管道不仅产生几何和解剖学一致的结果，还实现了高度受控的3D动物渲染，与现有方法无法实现细粒度姿态控制不同。
引用
@article{arxiv.2406.07742,
title = {C3DAG: Controlled 3D Animal Generation using 3D pose guidance},
author = {Sandeep Mishra and Oindrila Saha and Alan C. Bovik},
journal= {arXiv preprint arXiv:2406.07742},
year = {2024}
}