要約
この作品は、新しいテキストからベクトルへのグラフィック生成アプローチであるDream3DVGを提示し、任意の視点の表示、進歩的な詳細の最適化、視聴依存の咬合認識を可能にします。
私たちのアプローチは、補助的な3Dガウススプラッティング最適化ブランチと3Dベクターグラフィックスプリタイズブランチで構成されるデュアルブランチ最適化フレームワークです。
導入された3DGSブランチは、より一貫したガイダンスを備えたテキストプロンプトとベクトルグラフィックスの間のドメインギャップを橋渡しすることができます。
さらに、3DGSは、分類器のないガイダンスをスケジュールし、初期段階で粗い形状を備えたガイドベクトルグラフィックと後の段階で詳細を促進することにより、プログレッシブディテール制御を可能にします。
また、視界認識レンダリングモジュールを考案することにより、ビュー依存の閉塞を改善します。
3Dスケッチと3Dの図像に関する広範な結果は、さまざまな抽象化レベルの詳細、クロスビューの一貫性、およびオクルージョン対応ストロークカリングに関する方法の優位性を示しています。
要約(オリジナル)
This work presents a novel text-to-vector graphics generation approach, Dream3DVG, allowing for arbitrary viewpoint viewing, progressive detail optimization, and view-dependent occlusion awareness. Our approach is a dual-branch optimization framework, consisting of an auxiliary 3D Gaussian Splatting optimization branch and a 3D vector graphics optimization branch. The introduced 3DGS branch can bridge the domain gaps between text prompts and vector graphics with more consistent guidance. Moreover, 3DGS allows for progressive detail control by scheduling classifier-free guidance, facilitating guiding vector graphics with coarse shapes at the initial stages and finer details at later stages. We also improve the view-dependent occlusions by devising a visibility-awareness rendering module. Extensive results on 3D sketches and 3D iconographies, demonstrate the superiority of the method on different abstraction levels of details, cross-view consistency, and occlusion-aware stroke culling.
arxiv情報
著者 | Yidi Li,Jun Xiao,Zhengda Lu,Yiqun Wang,Haiyong Jiang |
発行日 | 2025-05-27 16:06:04+00:00 |
arxivサイト | arxiv_id(pdf) |
提供元, 利用サービス
arxiv.jp, Google