論文の概要: Deceptive-NeRF/3DGS: Diffusion-Generated Pseudo-Observations for High-Quality Sparse-View Reconstruction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.15171v4
• Date: Mon, 15 Jul 2024 03:01:55 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-17 05:18:31.684279
• Title: Deceptive-NeRF/3DGS: Diffusion-Generated Pseudo-Observations for High-Quality Sparse-View Reconstruction
• Title（参考訳）: Deceptive-NeRF/3DGS: Diffusion-Generated Pseudo-Observations for High-Quality Sparse-View Reconstruction
• Authors: Xinhang Liu, Jiaben Chen, Shiu-hong Kao, Yu-Wing Tai, Chi-Keung Tang,
• Abstract要約: 我々は,限られた入力画像のみを用いて,スパースビュー再構成を改善するために,Deceptive-NeRF/3DGSを導入した。 具体的には,少数視点再構成によるノイズ画像から高品質な擬似観測へ変換する,偽拡散モデルを提案する。 本システムでは,拡散生成擬似観測をトレーニング画像集合に徐々に組み込んで,スパース入力観測を5倍から10倍に高めている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 60.52716381465063
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Novel view synthesis via Neural Radiance Fields (NeRFs) or 3D Gaussian Splatting (3DGS) typically necessitates dense observations with hundreds of input images to circumvent artifacts. We introduce Deceptive-NeRF/3DGS to enhance sparse-view reconstruction with only a limited set of input images, by leveraging a diffusion model pre-trained from multiview datasets. Different from using diffusion priors to regularize representation optimization, our method directly uses diffusion-generated images to train NeRF/3DGS as if they were real input views. Specifically, we propose a deceptive diffusion model turning noisy images rendered from few-view reconstructions into high-quality photorealistic pseudo-observations. To resolve consistency among pseudo-observations and real input views, we develop an uncertainty measure to guide the diffusion model's generation. Our system progressively incorporates diffusion-generated pseudo-observations into the training image sets, ultimately densifying the sparse input observations by 5 to 10 times. Extensive experiments across diverse and challenging datasets validate that our approach outperforms existing state-of-the-art methods and is capable of synthesizing novel views with super-resolution in the few-view setting.
• Abstract（参考訳）: ニューラル・ラジアン・フィールド(Neural Radiance Fields, NeRFs)または3D Gaussian Splatting(3DGS)による新しいビュー合成は、アーティファクトを回避するために数百の入力画像による密集した観測を必要とする。 我々は,マルチビューデータセットから事前学習した拡散モデルを利用して,限られた入力画像のみを用いてスパースビュー再構成を改善するために,Deceptive-NeRF/3DGSを導入した。 表現最適化の正規化に拡散前処理を使うのとは違い,本手法では直接拡散生成画像を用いてNeRF/3DGSを実際の入力ビューのように訓練する。 具体的には,少数視点再構成によるノイズ画像から高品質なフォトリアリスティック擬似観測へ変換する,偽拡散モデルを提案する。 擬似観測と実際の入力ビューの整合性を解決するため,拡散モデルの生成を導く不確実性尺度を開発した。 本システムでは,拡散生成擬似観測をトレーニング画像集合に徐々に組み込んで,スパース入力観測を5倍から10倍に高めている。 多様な、挑戦的なデータセットにわたる大規模な実験は、我々のアプローチが既存の最先端の手法より優れており、少数の視点で新しいビューを超高解像度で合成できることを示す。

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