Arbor：用于可控 3D 资产生成的显式几何条件

文本和图像调节的 3D 模型现在可以生成令人信服的资产，但它们仍然无法直接控制对象应占据或避免的空间。在创作中，这种空间意图通常在生成开始之前就已知。椅子应适合座椅围护结构，支柱应留有运动间隙，或者零件应暴露接触表面。提示和图像视图是此类约束的不良载体，需要明确的控制界面。我们推出了 Arbor，这是一种用于文本条件潜在 3D 生成的可训练附件。 Arbor 引入约束网格作为本机 3D 控制界面。该界面使用几何形状应存在的外壳区域、应保持空白的回避区域以及对象应接触的触摸区域。与完成或整个对象脚手架控制不同，这些网格不是目标证据。它们是本地类型的要求，可以包括不应出现表面的区域。 Arbor 通过将约束网格转换为标记并学习冻结降噪器内的路由附件，将该信号保持为几何形状。因此，每个潜在区域都可以接收对其空间位置重要的约束部分。我们根据自动和艺术家策划的控制基准（包括船体、回避和触摸约束）评估 Arbor，并将指标趋势与用户偏好研究进行比较。即使没有专门的合规性损失，Arbor 也可以提高约束服从性，同时在固定约束下保持对象质量和变化。