# 形状

Make-A-Shapeは、大規模データの高効率な学習を目指した新しい3D形状生成モデルです。公開されている1,000万個の形状を活用します。革新的なウェーブレットツリー表現法を導入し、サブバンド係数フィルタリングスキームによって形状をコンパクトに符号化し、さらにサブバンド係数パッキングスキームによって低解像度メッシュ上に配置することで、拡散モデルによる生成を可能にしました。また、サブバンド適応型学習戦略を提案することで、モデルが粗密両方のウェーブレット係数を効率的に学習できるようにしています。さらに、追加の入力条件による制御を可能にすることで、単一/複数ビューの画像、点群、低解像度ボクセルなど、様々なモダリティからの形状生成を可能にしています。数多くの実験において、無条件生成、形状補完、条件付き生成など、様々な用途での有効性を示しました。本手法は、高品質な結果を提供するだけでなく、形状を数秒で、多くの条件下ではわずか2秒で生成できる高効率性も実現しています。

GET3Dは、高品質な3Dテクスチャ形状を生成する生成モデルです。複雑なトポロジ構造、豊富な幾何学的ディテール、高忠実度のテクスチャを持つ3Dメッシュを生成できます。GET3Dは、微分可能なサーフェスモデリング、微分可能なレンダリング、および2D生成敵対ネットワークの手法を用いてトレーニングされています。自動車、椅子、動物、オートバイ、人物、建築物など、様々な高品質な3Dテクスチャ形状を生成できます。