Arxiv hàng ngày

Đây là trang tổng hợp các bài báo về trí tuệ nhân tạo được xuất bản trên toàn thế giới.
Trang này sử dụng Google Gemini để tóm tắt nội dung và hoạt động phi lợi nhuận.
Bản quyền của các bài báo thuộc về tác giả và tổ chức liên quan; khi chia sẻ, chỉ cần ghi rõ nguồn.

Ultra3D: Tạo hình 3D hiệu quả và độ trung thực cao với sự chú ý đến từng chi tiết

Created by
  • Haebom

Tác giả

Yiwen Chen, Zhihao Li, Yikai Wang, Hu Zhang, Qin Li, Chi Zhang, Guosheng Lin

Phác thảo

Trong bài báo này, chúng tôi đề xuất một khuôn khổ Ultra3D giúp cải thiện hiệu quả tạo nội dung 3D bằng cách sử dụng biểu diễn ô thể tích thưa thớt. Mô hình khuếch tán hai giai đoạn thông thường gặp phải tình trạng kém hiệu quả tính toán nghiêm trọng do độ phức tạp bậc hai của cơ chế chú ý. Ultra3D tạo bố cục đối tượng một cách hiệu quả trong giai đoạn đầu tiên bằng cách sử dụng biểu diễn VecSet và tăng tốc dự đoán tọa độ ô thể tích bằng cách giảm số lượng mã thông báo. Ở giai đoạn thứ hai, một cơ chế chú ý một phần dựa trên nhận dạng hình học được giới thiệu để hạn chế tính toán chú ý chỉ trong các tiểu vùng nhất quán về mặt ngữ nghĩa, do đó duy trì tính liên tục của cấu trúc và tránh sự chú ý toàn cục không cần thiết. Điều này đạt được tốc độ tăng lên tới 6,7 lần trong việc tạo biến tiềm ẩn, hỗ trợ tạo 3D độ phân giải cao ở độ phân giải 1024 và đạt được hiệu suất tiên tiến về độ trung thực hình ảnh và sở thích của người dùng. Ngoài ra, chúng tôi xây dựng một đường ống chú thích một phần có khả năng mở rộng, chuyển đổi các lưới thô thành các ô thể tích thưa thớt với các nhãn một phần.

Takeaways, Limitations

Takeaways:
Cải thiện đáng kể tốc độ tạo mô hình 3D dựa trên biểu diễn ô khối lượng thưa thớt (tăng tốc lên tới 6,7 lần)
Hỗ trợ tạo mô hình 3D có độ phân giải cao (1024).
ĐạT được hiệu suất tiên tiến nhất về độ trung thực hình ảnh và sở thích của người dùng.
Chúng tôi trình bày một cơ chế chú ý một phần hiệu quả và một quy trình chú thích một phần có khả năng mở rộng.
Limitations:
Có thể cần nghiên cứu thêm để khám phá hiệu suất tổng quát của cơ chế chú ý một phần được đề xuất.
Có thể cần phải phân tích thêm về độ chính xác và hiệu quả của quy trình chú thích một phần.
Cần đánh giá thêm về hiệu suất tổng quát cho các loại đối tượng 3D khác nhau.
Thiếu sự phân tích về việc sử dụng bộ nhớ.
👍