論文の概要: ASSIST: Interactive Scene Nodes for Scalable and Realistic Indoor Simulation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.06211v1
• Date: Fri, 10 Nov 2023 17:56:43 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-13 14:30:06.005292
• Title: ASSIST: Interactive Scene Nodes for Scalable and Realistic Indoor Simulation
• Title（参考訳）: ASSIST: スケーラブルでリアルな室内シミュレーションのためのインタラクティブなシーンノード
• Authors: Zhide Zhong, Jiakai Cao, Songen Gu, Sirui Xie, Weibo Gao, Liyi Luo, Zike Yan, Hao Zhao, Guyue Zhou
• Abstract要約: 本稿では、合成および現実的なシミュレーションのためのパノプティクス表現として、オブジェクト指向神経放射場であるASSISTを提案する。 各オブジェクトの情報を統一的に格納する新しいシーンノードデータ構造は、イントラシーンとクロスシーンの両方でオンラインインタラクションを可能にする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.34617771579733
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We present ASSIST, an object-wise neural radiance field as a panoptic representation for compositional and realistic simulation. Central to our approach is a novel scene node data structure that stores the information of each object in a unified fashion, allowing online interaction in both intra- and cross-scene settings. By incorporating a differentiable neural network along with the associated bounding box and semantic features, the proposed structure guarantees user-friendly interaction on independent objects to scale up novel view simulation. Objects in the scene can be queried, added, duplicated, deleted, transformed, or swapped simply through mouse/keyboard controls or language instructions. Experiments demonstrate the efficacy of the proposed method, where scaled realistic simulation can be achieved through interactive editing and compositional rendering, with color images, depth images, and panoptic segmentation masks generated in a 3D consistent manner.
• Abstract（参考訳）: 本稿では、合成および現実的なシミュレーションのためのパノプティクス表現として、オブジェクト指向神経放射場であるASSISTを提案する。 我々のアプローチの中心は、各オブジェクトの情報を統一的に保存する新しいシーンノードデータ構造であり、イントラシーンとクロスシーンの両方でオンラインインタラクションを可能にする。 識別可能なニューラルネットワークと関連するバウンディングボックスとセマンティック特徴を組み合わせることで、提案した構造は、独立オブジェクトに対するユーザフレンドリなインタラクションを保証し、新しいビューシミュレーションをスケールアップする。 シーン内のオブジェクトは、マウス/キーボードコントロールや言語命令を通じて、クエリ、追加、複製、削除、変換、あるいは単に置き換えることができる。 カラー画像,深度画像,およびパノプティックセグメンテーションマスクを3次元一貫した方法で生成し,インタラクティブな編集と合成レンダリングにより,スケールド・リアルなシミュレーションを実現する方法の有効性を実験により実証した。

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