論文の概要: SparseFusion: Distilling View-conditioned Diffusion for 3D Reconstruction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.00792v1
• Date: Thu, 1 Dec 2022 18:59:55 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-02 17:15:55.532408
• Title: SparseFusion: Distilling View-conditioned Diffusion for 3D Reconstruction
• Title（参考訳）: スパースフュージョン:3次元再構成のためのビューコンディショニング拡散
• Authors: Zhizhuo Zhou, Shubham Tulsiani
• Abstract要約: ニューラルレンダリングと確率的画像生成の最近の進歩を統一したスパースビュー3次元再構成手法であるスパースフュージョンを提案する。 既存のアプローチは、通常、再プロジェクションされた機能を持つニューラルレンダリングの上に構築されるが、目に見えない領域を生成したり、大きな視点の変化の下で不確実性に対処できない。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 26.165314261806603
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: We propose SparseFusion, a sparse view 3D reconstruction approach that unifies recent advances in neural rendering and probabilistic image generation. Existing approaches typically build on neural rendering with re-projected features but fail to generate unseen regions or handle uncertainty under large viewpoint changes. Alternate methods treat this as a (probabilistic) 2D synthesis task, and while they can generate plausible 2D images, they do not infer a consistent underlying 3D. However, we find that this trade-off between 3D consistency and probabilistic image generation does not need to exist. In fact, we show that geometric consistency and generative inference can be complementary in a mode-seeking behavior. By distilling a 3D consistent scene representation from a view-conditioned latent diffusion model, we are able to recover a plausible 3D representation whose renderings are both accurate and realistic. We evaluate our approach across 51 categories in the CO3D dataset and show that it outperforms existing methods, in both distortion and perception metrics, for sparse-view novel view synthesis.
• Abstract（参考訳）: ニューラルレンダリングと確率的画像生成の最近の進歩を統一したスパースビュー3次元再構成手法であるスパースフュージョンを提案する。 既存のアプローチは通常、再プロジェクションされた機能を持つニューラルレンダリングの上に構築されるが、目に見えない領域を生成したり、大きな視点の変化の下で不確実性に対処できない。 代替手法は、これを(確率的な)2D合成タスクとして扱い、可塑性2D画像を生成することができるが、一貫した基礎となる3Dを推論しない。 しかし,この3次元一貫性と確率的画像生成のトレードオフが存在する必要はない。 実際、幾何学的整合性と生成的推論は、モード探索動作において相補的であることを示す。 ビュー条件付き潜伏拡散モデルから3次元一貫したシーン表現を蒸留することにより、レンダリングが正確かつリアルな3次元表現を復元することができる。 提案手法は,CO3Dデータセットの51カテゴリにまたがって評価され,歪みと知覚の両指標において,スパースビューの新規ビュー合成において,既存の手法よりも優れていることを示す。

関連論文リスト

• GSD: View-Guided Gaussian Splatting Diffusion for 3D Reconstruction [52.04103235260539]
  単一視点からの3次元オブジェクト再構成のためのガウススプティング表現に基づく拡散モデル手法を提案する。 モデルはGS楕円体の集合で表される3Dオブジェクトを生成することを学習する。 最終的な再構成されたオブジェクトは、高品質な3D構造とテクスチャを持ち、任意のビューで効率的にレンダリングできる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-05T03:43:08Z)
• DiffHuman: Probabilistic Photorealistic 3D Reconstruction of Humans [38.8751809679184]
  DiffHumanは1枚のRGB画像から3次元人物再構成を行う確率的手法である。 我々の実験は、DiffHumanが入力画像に見えない、あるいは不確実な人物のために、多種多様な詳細な再構成を作成できることを示している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-30T22:28:29Z)
• Denoising Diffusion via Image-Based Rendering [54.20828696348574]
  実世界の3Dシーンの高速かつ詳細な再構築と生成を可能にする最初の拡散モデルを提案する。 まず、大きな3Dシーンを効率よく正確に表現できる新しいニューラルシーン表現であるIBプレーンを導入する。 第二に,2次元画像のみを用いて,この新たな3次元シーン表現の事前学習を行うためのデノイング拡散フレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-05T19:00:45Z)
• WildFusion: Learning 3D-Aware Latent Diffusion Models in View Space [77.92350895927922]
  潜在拡散モデル(LDM)に基づく3次元画像合成の新しいアプローチであるWildFusionを提案する。 我々の3D対応LCMは、マルチビュー画像や3D幾何学を直接監督することなく訓練されている。 これにより、スケーラブルな3D認識画像合成と、Wild画像データから3Dコンテンツを作成するための有望な研究道が開かれる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-22T18:25:51Z)
• Generative Novel View Synthesis with 3D-Aware Diffusion Models [96.78397108732233]
  単一入力画像から3D対応の新規ビュー合成のための拡散モデルを提案する。 提案手法は既存の2次元拡散バックボーンを利用するが,重要な点として,幾何学的先行を3次元特徴体積の形で組み込む。 新たなビュー生成に加えて,本手法は3次元一貫性シーケンスを自己回帰的に合成する機能を備えている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-04-05T17:15:47Z)
• 3inGAN: Learning a 3D Generative Model from Images of a Self-similar Scene [34.2144933185175]
  3inGANは、単一の自己相似3Dシーンの2D画像から訓練された無条件3D生成モデルである。 実地および合成源から得られた,様々なスケールと複雑さの半確率的な場面での結果を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-11-27T18:03:21Z)
• RenderDiffusion: Image Diffusion for 3D Reconstruction, Inpainting and Generation [68.06991943974195]
  単分子2次元観察のみを用いて学習した3次元生成と推論のための最初の拡散モデルであるRenderDiffusionを提案する。 FFHQ,AFHQ,ShapeNet,CLEVRのデータセット上でRenderDiffusionを評価し,3Dシーンの生成と2D画像からの3Dシーンの推測の競合性能を示した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-11-17T20:17:04Z)
• DreamFusion: Text-to-3D using 2D Diffusion [52.52529213936283]
  テキストと画像の合成の最近の進歩は、何十億もの画像と画像のペアで訓練された拡散モデルによって引き起こされている。 本研究では,事前訓練された2次元テキスト・ツー・イメージ拡散モデルを用いてテキスト・ツー・3次元合成を行うことにより,これらの制約を回避する。 提案手法では,3次元トレーニングデータや画像拡散モデルの変更は必要とせず,事前訓練した画像拡散モデルの有効性を実証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-09-29T17:50:40Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。