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TripoSR : Reconstruction rapide d'objets 3D à partir d'une seule image

TripoSR: Fast 3D Object Reconstruction from a Single Image

March 4, 2024
Auteurs: Dmitry Tochilkin, David Pankratz, Zexiang Liu, Zixuan Huang, Adam Letts, Yangguang Li, Ding Liang, Christian Laforte, Varun Jampani, Yan-Pei Cao
cs.AI

Résumé

Ce rapport technique présente TripoSR, un modèle de reconstruction 3D exploitant l'architecture transformer pour une génération 3D rapide en propagation avant, produisant un maillage 3D à partir d'une seule image en moins de 0,5 seconde. S'appuyant sur l'architecture du réseau LRM, TripoSR intègre des améliorations substantielles dans le traitement des données, la conception du modèle et les techniques d'apprentissage. Les évaluations sur des jeux de données publics montrent que TripoSR présente des performances supérieures, à la fois quantitativement et qualitativement, par rapport aux autres alternatives open source. Distribué sous licence MIT, TripoSR vise à doter les chercheurs, développeurs et créatifs des dernières avancées en intelligence artificielle générative 3D.
English
This technical report introduces TripoSR, a 3D reconstruction model leveraging transformer architecture for fast feed-forward 3D generation, producing 3D mesh from a single image in under 0.5 seconds. Building upon the LRM network architecture, TripoSR integrates substantial improvements in data processing, model design, and training techniques. Evaluations on public datasets show that TripoSR exhibits superior performance, both quantitatively and qualitatively, compared to other open-source alternatives. Released under the MIT license, TripoSR is intended to empower researchers, developers, and creatives with the latest advancements in 3D generative AI.
PDF143December 15, 2024