論文の概要: Unaligned 2D to 3D Translation with Conditional Vector-Quantized Code Diffusion using Transformers

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.14152v1
• Date: Sun, 27 Aug 2023 16:22:09 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-29 16:35:57.636335
• Title: Unaligned 2D to 3D Translation with Conditional Vector-Quantized Code Diffusion using Transformers
• Title（参考訳）: 変圧器を用いた条件ベクトル量子コード拡散による2次元から3次元の非整合変換
• Authors: Abril Corona-Figueroa, Sam Bond-Taylor, Neelanjan Bhowmik, Yona Falinie A. Gaus, Toby P. Breckon, Hubert P. H. Shum, Chris G. Willcocks
• Abstract要約: 本稿では,ベクトル量子化符号を用いた条件拡散に基づく,単純で斬新な2Dから3D合成手法を提案する。 情報豊富なコード空間で操作することで、ビュー全体にわたるフルカバレッジの注意を通して、高解像度の3D合成が可能になる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 26.500355873271634
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Generating 3D images of complex objects conditionally from a few 2D views is a difficult synthesis problem, compounded by issues such as domain gap and geometric misalignment. For instance, a unified framework such as Generative Adversarial Networks cannot achieve this unless they explicitly define both a domain-invariant and geometric-invariant joint latent distribution, whereas Neural Radiance Fields are generally unable to handle both issues as they optimize at the pixel level. By contrast, we propose a simple and novel 2D to 3D synthesis approach based on conditional diffusion with vector-quantized codes. Operating in an information-rich code space enables high-resolution 3D synthesis via full-coverage attention across the views. Specifically, we generate the 3D codes (e.g. for CT images) conditional on previously generated 3D codes and the entire codebook of two 2D views (e.g. 2D X-rays). Qualitative and quantitative results demonstrate state-of-the-art performance over specialized methods across varied evaluation criteria, including fidelity metrics such as density, coverage, and distortion metrics for two complex volumetric imagery datasets from in real-world scenarios.
• Abstract（参考訳）: いくつかの2次元ビューから条件付きで複雑な物体の3次元画像を生成することは、ドメインギャップや幾何学的ミスアライメントといった問題によって合成される難しい問題である。 例えば、生成逆ネットワークのような統一的なフレームワークは、ドメイン不変と幾何学不変のジョイント潜在分布の両方を明示的に定義しない限り、これを達成できない。 対照的に,ベクトル量子化符号を用いた条件拡散に基づく,単純で斬新な2Dから3D合成手法を提案する。 情報豊富なコード空間で操作することで、ビュー全体にわたるフルカバレッジの注意を通して高解像度の3D合成が可能になる。 具体的には、予め生成された3dコードと2つの2dビュー(例えば2d x線)のコードブックの条件付き3dコード(例えばct画像)を生成する。 質的および定量的な結果は、実世界のシナリオから得られた2つの複雑な容積画像データセットの密度、カバレッジ、歪みなどの忠実度測定値を含む、様々な評価基準にまたがる専門的な手法に対する最先端のパフォーマンスを示す。

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