論文の概要: Seeing a Rose in Five Thousand Ways

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.04965v2
• Date: Mon, 20 May 2024 20:50:51 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-22 19:40:07.650109
• Title: Seeing a Rose in Five Thousand Ways
• Title（参考訳）: 花を五千通り見る
• Authors: Yunzhi Zhang, Shangzhe Wu, Noah Snavely, Jiajun Wu,
• Abstract要約: バラは内在的であり、幾何学、テクスチャ、およびその対象カテゴリーに特有の物質が分布する。 我々は、一つの画像からそのような物体の内在を捉えることを学習する生成モデルを構築した。 提案手法は,本質的な画像分解,形状と画像生成,ビュー合成,ライティングなど,複数のダウンストリームタスクにおいて優れた結果が得られる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 48.39141583352746
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: What is a rose, visually? A rose comprises its intrinsics, including the distribution of geometry, texture, and material specific to its object category. With knowledge of these intrinsic properties, we may render roses of different sizes and shapes, in different poses, and under different lighting conditions. In this work, we build a generative model that learns to capture such object intrinsics from a single image, such as a photo of a bouquet. Such an image includes multiple instances of an object type. These instances all share the same intrinsics, but appear different due to a combination of variance within these intrinsics and differences in extrinsic factors, such as pose and illumination. Experiments show that our model successfully learns object intrinsics (distribution of geometry, texture, and material) for a wide range of objects, each from a single Internet image. Our method achieves superior results on multiple downstream tasks, including intrinsic image decomposition, shape and image generation, view synthesis, and relighting.
• Abstract（参考訳）: 視覚的に、バラとは何か? バラは内在的であり、幾何学、テクスチャ、およびその対象カテゴリーに特有の物質が分布する。 これらの固有の性質を知ることで、異なる大きさと形状のバラを異なるポーズで、異なる照明条件下でレンダリングすることができる。 本研究では,花束の写真など,一つの画像からそのような物体の内在を捉えることを学習する生成モデルを構築する。 このようなイメージには、オブジェクトタイプの複数のインスタンスが含まれている。 これらの例は全て同じ内在論を共有しているが、これらの内在論におけるばらつきと、ポーズや照明のような外在的要因の違いにより異なるように見える。 実験により,インターネット画像から対象物(形状,テクスチャ,素材の分布)を多種多様に学習することに成功した。 提案手法は,本質的な画像分解,形状と画像生成,ビュー合成,ライティングなど,複数のダウンストリームタスクにおいて優れた結果が得られる。

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