論文の概要: RealFusion: 360{\deg} Reconstruction of Any Object from a Single Image
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.10663v1
- Date: Tue, 21 Feb 2023 13:25:35 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-02-22 15:12:18.668312
- Title: RealFusion: 360{\deg} Reconstruction of Any Object from a Single Image
- Title（参考訳）: RealFusion: 360{\deg} 単一画像からの任意のオブジェクトの再構成
- Authors: Luke Melas-Kyriazi, Christian Rupprecht, Iro Laina, Andrea Vedaldi
- Abstract要約: 対象物の全360度写真モデルを1枚の画像から再構成する際の問題点を考察する。
我々は拡散に基づく自己条件付き画像生成装置を取り、オブジェクトの新たなビューを夢見るように促すプロンプトを設計する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 98.46318529630109
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
- Abstract: We consider the problem of reconstructing a full 360{\deg} photographic model
of an object from a single image of it. We do so by fitting a neural radiance
field to the image, but find this problem to be severely ill-posed. We thus
take an off-the-self conditional image generator based on diffusion and
engineer a prompt that encourages it to ``dream up'' novel views of the object.
Using an approach inspired by DreamFields and DreamFusion, we fuse the given
input view, the conditional prior, and other regularizers in a final,
consistent reconstruction. We demonstrate state-of-the-art reconstruction
results on benchmark images when compared to prior methods for monocular 3D
reconstruction of objects. Qualitatively, our reconstructions provide a
faithful match of the input view and a plausible extrapolation of its
appearance and 3D shape, including to the side of the object not visible in the
image.
- Abstract（参考訳）: 一つの画像から物体の完全な360{\deg}写真モデルを再構築する問題を考える。
画像にニューラルラディアンス場を合わせることで実現しますが、この問題は深刻な問題であると考えています。
そこで我々は、拡散に基づく自己条件付き画像生成装置を設計し、オブジェクトの‘dream up’を推奨するプロンプトを設計する。
ドリームフィールドとドリームフュージョンに触発されたアプローチを用いて、与えられた入力ビュー、条件付きプリミティブ、および他の正規化子を最終的な一貫した再構築で融合する。
対象物の単眼的3次元再構成法と比較し, ベンチマーク画像における最先端の再構成結果を示す。
定性的には,入力ビューの忠実な一致と,画像に見えない物体の側面を含め,その外観と3d形状の明らかな外挿を提供する。
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