論文の概要: 360-Degree Panorama Generation from Few Unregistered NFoV Images

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.14686v1
• Date: Mon, 28 Aug 2023 16:21:51 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-29 13:05:32.138553
• Title: 360-Degree Panorama Generation from Few Unregistered NFoV Images
• Title（参考訳）: 未登録NFoV画像からの360度パノラマ生成
• Authors: Jionghao Wang, Ziyu Chen, Jun Ling, Rong Xie and Li Song
• Abstract要約: 360$circ$パノラマはコンピュータグラフィックスの環境光源として広く利用されている。 360ドル ドル タイムス 180ドル パノラマは 特殊で高価な装置のために 困難を招きます パノディフと呼ばれる新しいパイプラインを提案し、パノラマを360ドル円で効率よく生成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.05306624008911
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: 360$^\circ$ panoramas are extensively utilized as environmental light sources in computer graphics. However, capturing a 360$^\circ$ $\times$ 180$^\circ$ panorama poses challenges due to the necessity of specialized and costly equipment, and additional human resources. Prior studies develop various learning-based generative methods to synthesize panoramas from a single Narrow Field-of-View (NFoV) image, but they are limited in alterable input patterns, generation quality, and controllability. To address these issues, we propose a novel pipeline called PanoDiff, which efficiently generates complete 360$^\circ$ panoramas using one or more unregistered NFoV images captured from arbitrary angles. Our approach has two primary components to overcome the limitations. Firstly, a two-stage angle prediction module to handle various numbers of NFoV inputs. Secondly, a novel latent diffusion-based panorama generation model uses incomplete panorama and text prompts as control signals and utilizes several geometric augmentation schemes to ensure geometric properties in generated panoramas. Experiments show that PanoDiff achieves state-of-the-art panoramic generation quality and high controllability, making it suitable for applications such as content editing.
• Abstract（参考訳）: 360$^\circ$ Panoramasはコンピュータグラフィックスの環境光源として広く利用されている。 しかし、360$^\circ$\times$ 180$^\circ$ Panoramaを捕獲することは、特殊で費用のかかる機器と追加の人的資源を必要とするため、課題を引き起こす。 先行研究では、単一の狭視野画像(nfov)からパノラマを合成する様々な学習に基づく生成法を開発したが、それらは変化可能な入力パターン、生成品質、制御性に制限されている。 そこで我々は,任意の角度から撮影した1つ以上の未登録のnfov画像を用いて,360$^\circ$パノラマを効率的に生成する新しいパイプラインpanodiffを提案する。 このアプローチには、制限を克服する2つの主要なコンポーネントがあります。 まず、様々なNFoV入力を処理する2段階の角度予測モジュール。 第2に,不完全パノラマとテキストプロンプトを制御信号として用い,生成パノラマの幾何学的特性を確保するために幾何的拡張スキームを使用している。 パノディフは最新のパノラマ生成品質と高い制御性を実現し、コンテンツ編集などのアプリケーションに適していることを示す実験である。

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