Fugu-MT 論文翻訳(概要): NeRDi: Single-View NeRF Synthesis with Language-Guided Diffusion as General Image Priors

論文の概要: NeRDi: Single-View NeRF Synthesis with Language-Guided Diffusion as General Image Priors

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.03267v1
Date: Tue, 6 Dec 2022 19:00:07 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-12-08 16:06:39.649734
Title: NeRDi: Single-View NeRF Synthesis with Language-Guided Diffusion as General Image Priors
Title（参考訳）: NeRDi: 一般画像として言語誘導拡散を用いた単一視点NeRF合成
Authors: Congyue Deng, Chiyu "Max'' Jiang, Charles R. Qi, Xinchen Yan, Yin Zhou, Leonidas Guibas, Dragomir Anguelov
Abstract要約: 本研究では,2次元拡散モデルから一般的な画像の事前処理が可能な単一視点NeRF合成フレームワークNeRDiを提案する。市販の視覚言語モデルを活用し、拡散モデルに条件付け入力として2節言語ガイダンスを導入する。 In-the-wild画像に対するゼロショットNeRF合成における一般化可能性も示す。
参考スコア（独自算出の注目度）: 24.05480789681139
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: 2D-to-3D reconstruction is an ill-posed problem, yet humans are good at solving this problem due to their prior knowledge of the 3D world developed over years. Driven by this observation, we propose NeRDi, a single-view NeRF synthesis framework with general image priors from 2D diffusion models. Formulating single-view reconstruction as an image-conditioned 3D generation problem, we optimize the NeRF representations by minimizing a diffusion loss on its arbitrary view renderings with a pretrained image diffusion model under the input-view constraint. We leverage off-the-shelf vision-language models and introduce a two-section language guidance as conditioning inputs to the diffusion model. This is essentially helpful for improving multiview content coherence as it narrows down the general image prior conditioned on the semantic and visual features of the single-view input image. Additionally, we introduce a geometric loss based on estimated depth maps to regularize the underlying 3D geometry of the NeRF. Experimental results on the DTU MVS dataset show that our method can synthesize novel views with higher quality even compared to existing methods trained on this dataset. We also demonstrate our generalizability in zero-shot NeRF synthesis for in-the-wild images.
Abstract（参考訳）: 2dから3dへの再構築は不適切な問題であるが、人類は長年にわたって発展してきた3d世界の知識のためにこの問題をうまく解決できる。この観測により,2次元拡散モデルからの一般的な画像の事前処理が可能な単一視点NeRF合成フレームワークNeRDiを提案する。画像条件付き3次元生成問題として単一ビュー再構成を定式化し,任意のビューレンダリングにおける拡散損失を最小化し,入力-ビュー制約下で予め訓練された画像拡散モデルを用いてnrf表現を最適化する。市販の視覚言語モデルを活用し、拡散モデルに条件付け入力として2節言語ガイダンスを導入する。これは、シングルビュー入力画像の意味的特徴と視覚的特徴に基づいて、一般的なイメージを絞り込むため、本質的にはマルチビューコンテンツコヒーレンスを改善するのに役立つ。さらに,NeRFの基底となる3次元形状を正規化するために,推定深度マップに基づく幾何損失を導入する。 DTU MVSデータセットを用いた実験結果から,本手法は既存の手法と比較して,高品質な新規ビューを合成可能であることが示された。 In-the-wild画像に対するゼロショットNeRF合成における一般化可能性も示す。

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