論文の概要: 360$^\circ$ Reconstruction From a Single Image Using Space Carved Outpainting

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.10279v1
• Date: Tue, 19 Sep 2023 03:07:26 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-20 16:34:27.883074
• Title: 360$^\circ$ Reconstruction From a Single Image Using Space Carved Outpainting
• Title（参考訳）: 360$^\circ$の空間展開による単一画像からの再構成
• Authors: Nuri Ryu, Minsu Gong, Geonung Kim, Joo-Haeng Lee, Sunghyun Cho
• Abstract要約: POP3Dは、1枚の画像から360円の$-view 3Dモデルを作成する新しいフレームワークである。 POP3Dは任意のカテゴリに対してかなりの一般化性を提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.861592505382465
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We introduce POP3D, a novel framework that creates a full $360^\circ$-view 3D model from a single image. POP3D resolves two prominent issues that limit the single-view reconstruction. Firstly, POP3D offers substantial generalizability to arbitrary categories, a trait that previous methods struggle to achieve. Secondly, POP3D further improves reconstruction fidelity and naturalness, a crucial aspect that concurrent works fall short of. Our approach marries the strengths of four primary components: (1) a monocular depth and normal predictor that serves to predict crucial geometric cues, (2) a space carving method capable of demarcating the potentially unseen portions of the target object, (3) a generative model pre-trained on a large-scale image dataset that can complete unseen regions of the target, and (4) a neural implicit surface reconstruction method tailored in reconstructing objects using RGB images along with monocular geometric cues. The combination of these components enables POP3D to readily generalize across various in-the-wild images and generate state-of-the-art reconstructions, outperforming similar works by a significant margin. Project page: \url{http://cg.postech.ac.kr/research/POP3D}
• Abstract（参考訳）: 1枚の画像から360^\circ$-view 3Dモデルを作成する新しいフレームワークであるPOP3Dを紹介する。 pop3dは、シングルビューの再構築を制限する2つの大きな問題を解決する。 第一に、POP3Dは任意のカテゴリに対して実質的な一般化性を提供する。 第2に、POP3Dは、コンカレントワークが不足する重要な側面である、再構築の忠実さと自然性をさらに改善する。 Our approach marries the strengths of four primary components: (1) a monocular depth and normal predictor that serves to predict crucial geometric cues, (2) a space carving method capable of demarcating the potentially unseen portions of the target object, (3) a generative model pre-trained on a large-scale image dataset that can complete unseen regions of the target, and (4) a neural implicit surface reconstruction method tailored in reconstructing objects using RGB images along with monocular geometric cues. これらのコンポーネントの組み合わせにより、POP3Dは様々な内部画像を容易に一般化し、最先端の再構築を生成することができ、類似の作品をかなりのマージンで上回る。 プロジェクトページ: \url{http://cg.postech.ac.kr/research/POP3D}

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