論文の概要: 3D-LatentMapper: View Agnostic Single-View Reconstruction of 3D Shapes

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.02184v1
• Date: Mon, 5 Dec 2022 11:45:26 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-06 15:37:08.932400
• Title: 3D-LatentMapper: View Agnostic Single-View Reconstruction of 3D Shapes
• Title（参考訳）: 3D-LatentMapper: 3次元形状の視認的単一視点再構成
• Authors: Alara Dirik, Pinar Yanardag
• Abstract要約: 視覚変換器(ViT)の中間潜時空間と共同画像テキスト表現モデル(CLIP)を高速かつ効率的なシングルビュー再構成(SVR)に活用する新しいフレームワークを提案する。 本研究ではShapeNetV2データセットを用いてSOTA法との比較実験を行い,本手法の有効性を実証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Computer graphics, 3D computer vision and robotics communities have produced multiple approaches to represent and generate 3D shapes, as well as a vast number of use cases. However, single-view reconstruction remains a challenging topic that can unlock various interesting use cases such as interactive design. In this work, we propose a novel framework that leverages the intermediate latent spaces of Vision Transformer (ViT) and a joint image-text representational model, CLIP, for fast and efficient Single View Reconstruction (SVR). More specifically, we propose a novel mapping network architecture that learns a mapping between deep features extracted from ViT and CLIP, and the latent space of a base 3D generative model. Unlike previous work, our method enables view-agnostic reconstruction of 3D shapes, even in the presence of large occlusions. We use the ShapeNetV2 dataset and perform extensive experiments with comparisons to SOTA methods to demonstrate our method's effectiveness.
• Abstract（参考訳）: コンピュータグラフィックス、3Dコンピュータビジョン、ロボティクスのコミュニティは、3D形状を表現および生成するための複数のアプローチと、多数のユースケースを生み出している。 しかし、シングルビューの再構築はインタラクティブデザインのような様々な興味深いユースケースを解き放つ難題であり続けている。 本研究では、視覚変換器(ViT)の中間潜伏空間と、高速かつ効率的な単一ビュー再構成(SVR)のための共同画像テキスト表現モデルCLIPを利用する新しいフレームワークを提案する。 具体的には,ViTとCLIPから抽出した深部特徴と,ベース3D生成モデルの潜在空間とのマッピングを学習する,新しいマッピングネットワークアーキテクチャを提案する。 従来と異なり,本手法では大きな閉塞の存在下でも3次元形状の視認的再構成が可能であった。 shapenetv2 データセットを用いて sota 法との比較を行い,提案手法の有効性を実証した。

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