Edify 3D: Scalable High-Quality 3D Asset Generation(2024)

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### Edify 3D: Scalable High-Quality 3D Asset Generation(NVIDIA, 2024) 

#### Q:この論文の概要を教えてください
#### A:
✨Edify 3Dは、高品質な3Dアセット生成のために設計された新しい手法で、テキストプロンプトや参照画像から詳細な3Dモデルを生成します。
🎨この手法は、拡散モデルを用いて多視点からのRGB画像と表面法線を合成し、それらを用いて形状、テクスチャ、PBRマテリアルを再構築します。
🚀Edify 3Dは、詳細な形状、整理されたUVマップ、高解像度テクスチャ、物理ベースレンダリングマテリアルを備えた高品質な3Dアセットを約2分で生成します。

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#### Q:この論文の主要な貢献を3つ挙げてください
#### A:
Edify 3Dの論文の主要な貢献は以下の3点です。

**高品質な3Dアセット生成のための新しいパイプラインの提案**:
テキストまたは画像から高品質な3Dアセットを生成するための、効率的かつスケーラブルな新しいパイプラインであるEdify 3Dを提案しています。このパイプラインは、マルチビュー拡散モデルによるRGB画像と表面法線の合成、Transformerベースの再構成モデルによる形状・テクスチャ・マテリアルの予測、メッシュのポスト処理といった複数の段階で構成されています。このパイプラインにより、詳細なジオメトリ、クリーンな形状トポロジー、高解像度テクスチャ、PBRマテリアルを備えた3Dアセットを短時間で生成することが可能になります。

**モデルコンポーネントのスケーリング則の分析**:
Edify 3Dパイプラインの各コンポーネント（特にマルチビュー拡散モデルと再構成モデル）のスケーリング則を詳細に分析しています。マルチビュー拡散モデルにおいては、視点数を増やすことでマルチビューの一貫性が向上し、再構成モデルにおいては、入力画像の枚数やトークン数を増やすことで再構成品質が向上することを示しています。これらの分析結果は、モデルの性能を向上させるための設計指針を提供し、今後の研究開発の方向性を示唆しています。

**スケーラブルな3Dシーン生成への応用**:
Edify 3Dを3Dアセット生成APIとして活用し、テキストプロンプトからスケーラブルな3Dシーンを生成する応用例を示しています。大規模言語モデル（LLM）を用いてシーンレイアウトを生成し、Edify 3Dで生成された3Dアセットを配置することで、テキストプロンプトに沿ったリアルで複雑な3Dシーンを生成することができます。この応用例は、Edify 3Dの汎用性を示し、コンテンツ制作やエンボディドAIエージェントの訓練など、様々な分野への応用可能性を示唆しています。

これらの貢献により、Edify 3Dは、高品質な3Dアセット生成の自動化を促進し、3Dコンテンツ制作の効率化とアクセシビリティ向上に貢献することが期待されます。


#### Q:提案手法の処理の流れを順序だてて説明してください
#### A:
![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/2981660/82367d46-9614-4251-89e0-586ab0d2d060.png)

Edify 3Dの処理の流れは、以下のステップで構成されます。

**1.テキストプロンプトまたは参照画像の入力**:
Edify 3Dは、テキストによる説明または参照画像を、3Dアセット生成の指示として受け取ります。
テキストプロンプトは、生成する3Dアセットの内容を自然言語で記述したものです（例：「錆びた機械部品を持つスチームパンクのロボットカメ」）。参照画像は、生成する3Dアセットの形状や外観のヒントとなる画像です。


**2.マルチビュー画像の生成 (マルチビュー拡散モデル)**:
入力されたテキストプロンプトまたは参照画像に基づいて、マルチビュー拡散モデルが、オブジェクトの異なる視点からのRGB画像と表面法線画像を生成します。

**3.RGB画像生成**: テキストプロンプトとカメラポーズ（回転と並進）を入力として、オブジェクトの外観を複数の視点から合成します。

**4.表面法線画像生成**: 生成されたマルチビューRGB画像とテキストプロンプトを入力として、マルチビューControlNetモデルが、オブジェクトの表面法線を複数の視点から合成します。マルチビュー拡散モデルは、ビデオ生成モデルの設計に類似しており、カメラポーズで条件付けすることで、テキストから複数の視点での一貫性のある画像を生成します。


**5.3D再構成 (再構成モデル)**:
マルチビューRGB画像と表面法線画像を、再構成モデルに入力します。
再構成モデルは、Transformerベースのアーキテクチャを採用しており、入力画像からオブジェクトの形状、テクスチャ、マテリアルを予測します。再構成モデルは、潜在的な3D表現としてtriplaneトークンを使用し、クロスアテンション層を介して入力画像とtriplaneトークン間の関連性を学習します。予測されたtriplaneトークンは、Signed Distance Function（SDF）とPBRプロパティを予測するために使用され、SDFベースのボリュームレンダリングによって3D形状が生成されます。

**6.メッシュ抽出とポスト処理**:
再構成モデルによって予測されたSDFから、isosurface extraction（等値面抽出）アルゴリズム（例：Marching Cubes法）を用いて、3Dメッシュを生成します。生成されたメッシュに対して、以下のポスト処理を行います。
**6.1.リトポロジー**: メッシュをクアッドメッシュ（四角形メッシュ）に変換し、ジオメトリを簡略化します。
**6.2.UVマッピング**: クアッドメッシュのトポロジーに基づいてUVマッピングを生成します。テクスチャとマテリアルのベイク: アルベド（色）とマテリアルのニューラルフィールドを、テクスチャマップとマテリアルマップにそれぞれベイクします。
**6.3.テクスチャのアップスケーリング**:
オプションとして、アップスケーリングControlNetを使用して、テクスチャの解像度を向上させます。メッシュのラスタライズされたテクスチャと表面法線を条件として、高解像度のマルチビューRGB画像を生成し、それらをテクスチャマップに再投影します。

**7.3Dアセットの出力**:
最終的に、メッシュジオメトリ、テクスチャマップ、マテリアルマップを含む3Dアセットが出力されます。出力された3Dアセットは、編集可能なクアッドメッシュ形式であり、様々な3D編集ツールやレンダリングアプリケーションで使用できます。



このパイプラインにより、Edify 3Dは、テキストプロンプトまたは参照画像から、高品質な3Dアセットを自動的に生成することができます。


#### Q:この手法の課題は何ですか
#### A:
この論文で指摘されている課題と、論文に明示されていなくても考えられる潜在的な課題について説明します。
**論文で指摘されている課題**：
3Dアセットの学習データ不足: AIモデルを3Dアセット生成のために学習させる場合、適切な3Dアセットのデータが限られていることが大きな課題です。3Dコンテンツの作成には専門的なスキルと知識が必要であり、画像や動画などの他の視覚メディアと比較して、3Dアセットの入手が難しいとされています（Page 2）。

**マルチビューの一貫性の維持**: 複数の視点からの画像を生成する際、それらの視点間で一貫性を保つことが難しいとされています。マルチビュー画像生成モデルを使用する新しい手法では、この一貫性を維持することが課題となっています（Page 11）。

**処理速度の遅さ**: 既存の手法（特にSDSを使用するもの）は処理に時間がかかることがあり、実用的な利用が難しい場合があります（Page 11）。

**Janus（ヤヌス）問題**: 一部の手法は、3Dモデルの生成時に複数の顔ができてしまうJanus問題が発生しやすいとされています（Page 11）。

**論文に書かれていない潜在的な課題**：
多様性の欠如: Edify 3Dが生成する3Dアセットは、学習データに偏りがある場合、多様性に欠ける可能性があります。例えば、特定のスタイルやカテゴリのオブジェクトが過剰に表現されるかもしれません。より広範な創造性を実現するためには、多様なデータセットと生成メカニズムが必要です。

**テクスチャのリアリズムの限界**: Edify 3Dは高解像度のテクスチャを生成できますが、物理ベースレンダリング（PBR）マテリアルのリアリズムには限界があるかもしれません。特に、複雑な反射や光の相互作用を正確にモデル化するには、さらなる研究開発が必要です。

**編集可能性の制約**: Edify 3Dは編集に適したクアッドメッシュを生成しますが、生成されたアセットの編集可能性には制約があるかもしれません。例えば、複雑な形状の変更や詳細なディテールの追加は、依然として手作業での調整が必要となる場合があります。

**シーンの整合性**: Edify 3Dを3Dシーン生成に使用する場合、個々のアセットの品質は高いものの、シーン全体の整合性や物理的なリアリズムを維持することが課題となる可能性があります。オブジェクト間の相互作用や配置の自然さを向上させるには、さらなる研究が必要です。

**計算資源の要求**: 高品質な3Dアセットを生成するためには、相当な計算資源が必要となる可能性があります。特に、高解像度のテクスチャや複雑な形状を生成する際には、GPUなどの高性能なハードウェアが必要となる場合があります。

**今後の研究の方向性**:
これらの課題を踏まえ、今後の研究では以下のような方向性が考えられます。

**データ拡張**: 3Dアセットのデータセットを拡張するための新しい手法の開発。例えば、プロシージャルモデリングやシミュレーションを活用して、多様な3Dデータを生成する。
**学習効率の向上**: 限られたデータセットから効率的に学習できるモデルアーキテクチャの設計。例えば、メタ学習や転移学習を活用して、少ないデータでも高性能なモデルを学習する。
**マルチビューの一貫性**: マルチビュー画像生成における一貫性を向上させるための新しい損失関数やモデルアーキテクチャの開発。例えば、幾何学的な制約や物理的な制約を組み込むことで、より自然なマルチビュー画像を生成する。
**リアリズムの向上**: PBRマテリアルのリアリズムを向上させるための新しいモデルやレンダリング手法の開発。例えば、高度なシェーディングモデルやテクスチャ合成技術を活用して、よりリアルな3Dアセットを生成する。
**編集可能性の向上**: 生成された3Dアセットの編集可能性を向上させるための新しいメッシュ表現や編集ツールの開発。例えば、スカルプティングや変形などの操作を容易にするためのインタラクティブな編集インターフェースを提供する。
**計算コストの削減**: 計算コストを削減するためのモデル圧縮や高速化技術の開発。例えば、量子化やプルーニングなどの手法を活用して、計算資源の限られた環境でも高品質な3Dアセットを生成する。

これらの研究を通じて、Edify 3Dのような3Dアセット生成モデルは、より多様で高品質な3Dコンテンツを効率的に作成できるようになり、ゲーム開発、XR、シミュレーションなどのさまざまな分野で大きな進展をもたらす可能性があります。

#### Q:Janus問題とは?
#### A:
「Janus問題」は、3D生成の文脈でよく使われる言葉で、特にtext-to-3Dモデルにおいて、オブジェクトの反対側に不自然な形状や特徴が現れてしまう現象を指します。

**Janus（ヤヌス）とは？**
Janusは、ローマ神話に登場する二つの顔を持つ神です。この神は、始まりと終わり、門、移行などを象徴しています。3D生成におけるJanus問題は、この神のように、一つのオブジェクトに複数の「顔」や異なる形状が不自然に現れることに由来します。

**Janus問題の具体的な例**：
テキストプロンプト「リンゴ」から3Dモデルを生成した際に、リンゴの反対側に別のリンゴの形状が現れてしまう。
テキストプロンプト「猫」から3Dモデルを生成した際に、猫の頭が前後に2つできてしまう。

**Janus問題が発生する原因**：
Janus問題は、主に以下の要因によって発生すると考えられています。

**視点の曖昧さ**: text-to-3Dモデルは、2Dの画像データから3D形状を学習するため、オブジェクトの裏側の形状を正確に把握することが難しい場合があります。特に、学習データに多様な視点からの情報が不足している場合、モデルは裏側の形状を推測する際に誤った情報を生成してしまうことがあります。
**学習データの偏り**: 学習データに特定の形状や特徴を持つオブジェクトが偏って含まれている場合、モデルはそれらの偏りを学習してしまい、Janusのような不自然な形状を生成してしまうことがあります。
**損失関数の制約**: 3D生成モデルの学習に使用される損失関数が、Janus問題を効果的に抑制できない場合があります。例えば、視点間の整合性を十分に考慮していない損失関数を使用すると、異なる視点から見た形状が大きく異なってしまうことがあります。
**生成プロセス**: score distillation sampling (SDS) などの最適化ベースの手法では、複数の視点からレンダリングされた画像を基に3D形状を徐々に最適化していく過程で、局所的な最適解に陥りやすく、その結果、Janus問題が発生しやすいと指摘されています。

**Janus問題への対策**：
Janus問題を軽減するためには、以下のような対策が考えられます。

**多様な視点からの学習**: 学習データに多様な視点からの画像や3Dモデルを含めることで、モデルがオブジェクトの形状をより正確に把握できるようにします。
**データ拡張**: 学習データを水増しすることで、モデルの汎化能力を高め、偏りの影響を軽減します。例えば、既存の3Dモデルを回転させたり、変形させたりして、新しい学習データを生成します。
**損失関数の改善**: 視点間の整合性をより強く考慮した損失関数を設計することで、Janus問題を抑制します。例えば、異なる視点から見た形状の一貫性を評価する損失項を追加します。
**モデルアーキテクチャの工夫**: 3D情報をより効率的に処理できるモデルアーキテクチャを採用することで、Janus問題を軽減します。例えば、Transformerなどの自己注意機構を活用して、視点間の関係性をより効果的に学習します。
**マルチビュー生成**: 複数の視点から一貫した画像を生成するモデルを使用することで、3D形状の曖昧さを解消し、Janus問題を回避します。

Edify 3Dの論文では、マルチビュー画像生成モデルを使用することで、Janus問題を軽減する試みがなされています（Page 11）。これは、複数の視点からの情報を統合することで、3D形状の曖昧さを解消し、より一貫性のある3Dモデルを生成するアプローチです。Janus問題は、3D生成の分野において重要な課題であり、今後の研究開発によって、より自然で高品質な3Dモデルが生成されることが期待されます。

#### Q:LPIPSについて説明してください
#### A:
LPIPS（Learned Perceptual Image Patch Similarity）は、2つの画像間の知覚的な類似度を測るための指標です。単にピクセルごとの差を計算するのではなく、人間の視覚に近い形で画像の類似度を評価することを目指しています。
**LPIPSの概要**
LPIPSは、以下のステップで画像の知覚的類似度を計算します。

**特徴抽出**: 事前に学習された畳み込みニューラルネットワーク（CNN）を使用して、入力画像から特徴マップを抽出します。一般的には、ImageNetで学習されたVGGやAlexNetなどのネットワークが使用されます。
**特徴マップの比較**: 抽出された特徴マップを層ごとに比較し、それぞれの層での特徴の差を計算します。
**重み付け**: 各層の差に重みを付けます。この重みは、学習データに基づいて決定され、どの層の特徴が知覚的に重要であるかを反映します。
**集約**: 重み付けされた層ごとの差を集約し、最終的なLPIPS距離を計算します。

**LPIPSの数式**
LPIPS距離は、以下の式で定義されます。
\(LPIPS(I, I_0) = \sum_{l} \frac{1}{H_l W_l} \sum_{h,w} ||w_l \odot (F_l^h w(I) - F_l^{hw}(I_0))||_2\)
ここで、

\(I\) と \(I_0\) は比較する2つの画像です。
\(l\) はCNNの層のインデックスを表します。
\(H_l\) と \(W_l\) は、層 \(l\) の特徴マップの高さと幅です。
\(F_l^{hw}(I)\) は、画像 \(I\) の層 \(l\) における \((h, w)\) 番目の特徴マップです。
\(w_l\) は、層 \(l\) の特徴マップの差に対する重みです。これは、学習によって得られるパラメータです。
\(\odot\) は要素ごとの積（アダマール積）を表します。
\(|| \cdot ||_2\) はL2ノルム（ユークリッドノルム）を表します。

**LPIPSの詳細な説明**

**特徴抽出**:
LPIPSは、事前に学習されたCNN（例えば、AlexNetやVGG）を利用して、入力画像から特徴マップを抽出します。CNNは、画像を高次元の特徴空間に変換し、画像の内容を表現します。異なる層の特徴マップは、画像の異なる側面を捉えます。浅い層はエッジやコーナーなどの低レベルの特徴を捉え、深い層はオブジェクトやシーンなどの高レベルの特徴を捉えます。

**特徴マップの比較**:
2つの画像から抽出された特徴マップを層ごとに比較します。特徴マップの差は、2つの画像がその層で表現される特徴においてどれだけ異なるかを示します。通常、特徴マップの差は、L2ノルムなどの距離関数を使用して計算されます。

**重み付け**:
各層の特徴マップの差に重みを付けます。この重みは、LPIPSの重要な要素であり、学習データに基づいて決定されます。重みは、どの層の特徴が知覚的に重要であるかを反映します。例えば、人間の視覚は、低レベルの特徴よりも高レベルの特徴に敏感であるため、深い層の特徴マップの差にはより大きな重みが与えられることがあります。重みは、通常、線形回帰などの機械学習手法を使用して学習されます。学習データは、人間の知覚的な判断に基づいて作成された画像のペアと、それらのペア間の知覚的な距離で構成されます。

**集約**:
重み付けされた層ごとの差を集約し、最終的なLPIPS距離を計算します。集約には、単純な平均や加重平均などが使用されます。LPIPS距離は、2つの画像間の知覚的な非類似度を表します。LPIPS距離が小さいほど、2つの画像は知覚的に類似していると判断されます。



**LPIPSの利点**

**知覚的な妥当性**: LPIPSは、人間の視覚に近い形で画像の類似度を評価するため、従来のピクセルベースの指標よりも知覚的な妥当性が高いとされています。
**学習可能性**: LPIPSは、学習データに基づいて重みを調整するため、特定のタスクやデータセットに合わせて最適化することができます。
**ロバスト性**: LPIPSは、画像の変化（例えば、色の変化やノイズの追加）に対して比較的ロバストです。

**LPIPSの欠点**

**計算コスト**: LPIPSは、CNNを使用して特徴マップを抽出するため、ピクセルベースの指標よりも計算コストが高くなります。
**学習データの依存性**: LPIPSの性能は、学習データの質に大きく依存します。不適切な学習データを使用すると、LPIPSの知覚的な妥当性が損なわれる可能性があります。

**LPIPSの応用**
LPIPSは、画像生成、画像復元、超解像などのさまざまな画像処理タスクで広く使用されています。

**画像生成**: 生成された画像の品質を評価するために使用されます。
**画像復元**: 復元された画像の品質を評価するために使用されます。
**超解像**: 超解像された画像の品質を評価するために使用されます。

**まとめ**
LPIPSは、人間の視覚に近い形で画像の類似度を評価するための強力な指標です。LPIPSは、画像処理タスクの性能評価において、重要な役割を果たしています。
Edify 3Dの論文では、LPIPSは、テクスチャ再構成の性能を評価するために使用されています（Page 6）。具体的には、生成されたアルベドマップと元のアルベドマップのLPIPS距離を計算し、その値が小さいほど、テクスチャ再構成の性能が高いと判断しています。


#### Q:LPIPSの計算をコードで示してください
#### A:
LPIPSの計算をコードで示すには、PyTorchなどのディープラーニングフレームワークを使用する必要があります。以下に、PyTorchとlpipsライブラリを使ったLPIPSの計算例を示します。
まず、必要なライブラリをインストールします。

pip install lpips torch torchvision

次に、LPIPSを計算するPythonコードを示します。

import torch
import torchvision.transforms as transforms
from lpips import LPIPS

\# LPIPSインスタンスの作成
\# net: 使用するネットワーク ('alex', 'vgg' など)
\# eval_mode: 評価モードにするかどうか (デフォルト: True)
lpips_loss = LPIPS(net='alex', eval_mode=True)

\# 画像の準備
\# LPIPSは、入力画像を[-1, 1]の範囲に正規化することを期待します。
\# ここでは、PILイメージをPyTorchテンソルに変換し、正規化しています。
transform = transforms.Compose([
    transforms.ToTensor(),  # [0, 1]の範囲のテンソルに変換
    transforms.Normalize((0.5, 0.5, 0.5), (0.5, 0.5, 0.5))  # [-1, 1]の範囲に正規化
])

\# 画像の読み込み (例として、ランダムなテンソルを使用)
\# 実際の使用では、PIL.Image.open()などで画像を読み込みます。
image1 = torch.randn(3, 256, 256)  # 例: ランダムな画像テンソル
image2 = torch.randn(3, 256, 256)  # 例: ランダムな画像テンソル

\# 必要に応じて、画像を変換
\# image1 = transform(image1) # ランダムなテンソルの場合は不要
\# image2 = transform(image2) # ランダムなテンソルの場合は不要

\# バッチ次元を追加
image1 = image1.unsqueeze(0)  # [1, 3, 256, 256]
image2 = image2.unsqueeze(0)  # [1, 3, 256, 256]

\# LPIPSロスを計算
\# LPIPSは、GPUが利用可能な場合は自動的にGPUを使用します。
distance = lpips_loss(image1, image2)

\# 結果の表示
print(f"LPIPS distance: {distance.item()}")

**コードの説明**:

ライブラリのインポート: 必要なライブラリ（torch, torchvision, lpips）をインポートします。
LPIPSインスタンスの作成: lpips.LPIPS クラスを使用して、LPIPSのインスタンスを作成します。net引数で、使用するネットワーク（'alex'または'vgg'）を指定できます。eval_mode=Trueとすることで、評価モードで動作させ、不要な勾配計算を抑制します。

**画像の準備**:
LPIPSライブラリは、入力画像を[-1, 1]の範囲に正規化することを期待します。torchvision.transformsを使用して、PILイメージをPyTorchテンソルに変換し、正規化します。
ここでは、例としてランダムなテンソルを使用しています。実際の使用では、PIL.Image.open()などで画像を読み込み、transformを適用します。画像のサイズは、LPIPSネットワークの入力サイズに合わせてください。上記の例では、256x256を使用しています。


**バッチ次元の追加**: LPIPSは、バッチ形式の入力を期待するため、unsqueeze(0)を使用して、画像のテンソルにバッチ次元を追加します。
LPIPSロスの計算: lpips_lossインスタンスに2つの画像を渡して、LPIPS距離を計算します。
結果の表示: 計算されたLPIPS距離を表示します。

**注意点**:
LPIPSは、GPUが利用可能な場合は自動的にGPUを使用します。GPUがない場合は、CPUで計算されますが、計算時間が長くなる可能性があります。LPIPSの計算には、大量のメモリを消費する場合があります。特に、高解像度の画像を使用する場合は、GPUのメモリ容量に注意してください。LPIPSの性能は、使用するネットワークや学習データによって異なります。特定のタスクやデータセットに合わせて、最適なネットワークや学習データを選択する必要があります。LPIPSは、知覚的な類似度を測るための指標の一つであり、万能ではありません。他の指標と組み合わせて使用することで、より包括的な評価を行うことができます。上記のコードは、あくまで基本的な例です。実際の使用では、画像の読み込み、前処理、エラー処理など、様々な処理を追加する必要があります。