Hi3DEval：階層的妥当性を活用した3D生成評価の進展

3Dコンテンツ生成技術の急速な進展にもかかわらず、生成された3Dアセットの品質評価は依然として課題である。従来の手法は主に画像ベースの指標に依存しており、オブジェクトレベルでの評価に限定されているため、空間的整合性や素材の本物感、高精細な局所的詳細を十分に捉えることができない。1）本研究では、このような課題に対応するため、3D生成コンテンツに特化した階層的評価フレームワーク「Hi3DEval」を提案する。本フレームワークはオブジェクトレベルと部品レベルの両方の評価を統合し、複数の次元にわたる包括的な評価と細粒度な品質分析を可能にする。さらに、テクスチャ評価を単なる視覚的美しさの範囲を超え、アルベド、彩度、金属感といった属性に着目した素材の現実性を明示的に評価する点でも拡張している。2）本フレームワークの実現を支えるために、多様な3Dアセットと高品質なアノテーションを備えた大規模データセット「Hi3DBench」を構築した。これに加え、信頼性の高いマルチエージェントアノテーションパイプラインを採用している。また、ハイブリッド3D表現に基づく3Dに適応した自動スコアリングシステムを提案する。具体的には、空間的・時間的整合性のモデリングを強化するため、オブジェクトレベルおよび素材に関する評価に動画ベースの表現を活用し、部品レベルの認識には事前学習済みの3D特徴量を用いる。広範な実験により、本手法が従来の画像ベースの指標よりも3D特性をより正確にモデル化し、人間の好みとの一致度も優れていることを実証した。これにより、手動評価に代わるスケーラブルな代替手段を提供する。プロジェクトページは以下のURLで公開されている：https://zyh482.github.io/Hi3DEval/。