論文の概要: NeuralLift-360: Lifting An In-the-wild 2D Photo to A 3D Object with 360{\deg} Views

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.16431v1
• Date: Tue, 29 Nov 2022 17:59:06 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-30 16:49:04.884840
• Title: NeuralLift-360: Lifting An In-the-wild 2D Photo to A 3D Object with 360{\deg} Views
• Title（参考訳）: neurallift-360: 360{\deg}ビューで3dオブジェクトに2d写真を持ち上げる
• Authors: Dejia Xu, Yifan Jiang, Peihao Wang, Zhiwen Fan, Yi Wang, Zhangyang Wang
• Abstract要約: 本研究では,1枚の画像を3Dオブジェクトに持ち上げるという課題について検討する。 所定の参照画像とよく一致する360度ビューを持つ可視3Dオブジェクトを生成する能力を示す。 本稿では,深度を考慮した放射率表現を用いたニューラルLift-360という新しいフレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 77.93662205673297
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Virtual reality and augmented reality (XR) bring increasing demand for 3D content. However, creating high-quality 3D content requires tedious work that a human expert must do. In this work, we study the challenging task of lifting a single image to a 3D object and, for the first time, demonstrate the ability to generate a plausible 3D object with 360{\deg} views that correspond well with the given reference image. By conditioning on the reference image, our model can fulfill the everlasting curiosity for synthesizing novel views of objects from images. Our technique sheds light on a promising direction of easing the workflows for 3D artists and XR designers. We propose a novel framework, dubbed NeuralLift-360, that utilizes a depth-aware neural radiance representation (NeRF) and learns to craft the scene guided by denoising diffusion models. By introducing a ranking loss, our NeuralLift-360 can be guided with rough depth estimation in the wild. We also adopt a CLIP-guided sampling strategy for the diffusion prior to provide coherent guidance. Extensive experiments demonstrate that our NeuralLift-360 significantly outperforms existing state-of-the-art baselines. Project page: https://vita-group.github.io/NeuralLift-360/
• Abstract（参考訳）: 仮想現実と拡張現実(XR)は、3Dコンテンツの需要を増大させる。 しかし、高品質な3Dコンテンツを作成するには、人間の専門家がしなければならない面倒な作業が必要です。 本研究では,1枚の画像を1枚の3Dオブジェクトに持ち上げるという課題について検討し,360{\deg}ビューを持つ可視3Dオブジェクトを与えられた参照画像とよく一致する形で生成できることを初めて実証する。 参照画像に条件を付けることで,画像から物体の新しい視点を合成する,永遠の好奇心を満たすことができる。 私たちの技術は、3DアーティストやXRデザイナーのワークフローを緩和する有望な方向性に光を当てています。 我々は,NeuralLift-360という,深度認識型ニューラル放射率表現(NeRF)を利用した新しいフレームワークを提案する。 我々のNeuralLift-360は、ランキングの損失を発生させることで、荒々しい深さを推定できる。 また,コヒーレントガイダンスを提供する前に,CLIP誘導サンプリング戦略を採用した。 大規模な実験により、我々のNeuralLift-360は既存の最先端のベースラインを大幅に上回っていることが示された。 プロジェクトページ: https://vita-group.github.io/neurallift-360/

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