論文の概要: Generative Novel View Synthesis with 3D-Aware Diffusion Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.02602v1
• Date: Wed, 5 Apr 2023 17:15:47 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-06 11:57:15.956172
• Title: Generative Novel View Synthesis with 3D-Aware Diffusion Models
• Title（参考訳）: 3次元拡散モデルによる新しいビュー生成
• Authors: Eric R. Chan, Koki Nagano, Matthew A. Chan, Alexander W. Bergman, Jeong Joon Park, Axel Levy, Miika Aittala, Shalini De Mello, Tero Karras and Gordon Wetzstein
• Abstract要約: 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。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 96.78397108732233
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We present a diffusion-based model for 3D-aware generative novel view synthesis from as few as a single input image. Our model samples from the distribution of possible renderings consistent with the input and, even in the presence of ambiguity, is capable of rendering diverse and plausible novel views. To achieve this, our method makes use of existing 2D diffusion backbones but, crucially, incorporates geometry priors in the form of a 3D feature volume. This latent feature field captures the distribution over possible scene representations and improves our method's ability to generate view-consistent novel renderings. In addition to generating novel views, our method has the ability to autoregressively synthesize 3D-consistent sequences. We demonstrate state-of-the-art results on synthetic renderings and room-scale scenes; we also show compelling results for challenging, real-world objects.
• Abstract（参考訳）: 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。 我々のモデルでは、入力と一致したレンダリングの可能な分布からサンプルを抽出し、あいまいさがあっても、多様で妥当な斬新なビューを描画することができる。 そこで本手法では,既存の2次元拡散バックボーンを用いるが,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。 この潜在機能フィールドは、可能なシーン表現上の分布をキャプチャし、ビュー一貫性のある新規レンダリングを生成する方法の能力を改善する。 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。 我々は、合成レンダリングとルームスケールのシーンに関する最先端の結果を示し、また、挑戦的で現実世界のオブジェクトに対して魅力的な結果を示す。

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