論文の概要: ReconFusion: 3D Reconstruction with Diffusion Priors

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.02981v1
• Date: Tue, 5 Dec 2023 18:59:58 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-06 14:37:03.244268
• Title: ReconFusion: 3D Reconstruction with Diffusion Priors
• Title（参考訳）: Reconfusion:Diffusion Priorsを用いた3次元再構成
• Authors: Rundi Wu, Ben Mildenhall, Philipp Henzler, Keunhong Park, Ruiqi Gao, Daniel Watson, Pratul P. Srinivasan, Dor Verbin, Jonathan T. Barron, Ben Poole, Aleksander Holynski
• Abstract要約: 本稿では,数枚の写真を用いて現実のシーンを再構成するReconFusionを提案する。 提案手法は,合成および多視点データセットに基づいて訓練された新規なビュー合成に先立って拡散を利用する。 本手法は,観測領域の外観を保ちながら,非拘束領域における現実的な幾何学とテクスチャを合成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 104.73604630145847
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: 3D reconstruction methods such as Neural Radiance Fields (NeRFs) excel at rendering photorealistic novel views of complex scenes. However, recovering a high-quality NeRF typically requires tens to hundreds of input images, resulting in a time-consuming capture process. We present ReconFusion to reconstruct real-world scenes using only a few photos. Our approach leverages a diffusion prior for novel view synthesis, trained on synthetic and multiview datasets, which regularizes a NeRF-based 3D reconstruction pipeline at novel camera poses beyond those captured by the set of input images. Our method synthesizes realistic geometry and texture in underconstrained regions while preserving the appearance of observed regions. We perform an extensive evaluation across various real-world datasets, including forward-facing and 360-degree scenes, demonstrating significant performance improvements over previous few-view NeRF reconstruction approaches.
• Abstract（参考訳）: ニューラルレージアンスフィールド(NeRF)のような3次元再構成手法は、複雑なシーンのフォトリアリスティックなノベルビューのレンダリングに優れている。 しかし、高品質なNeRFを回復するには、通常、数十から数百の入力画像が必要であるため、時間を要する。 本稿では,数枚の写真を用いて現実のシーンを再構成するReconFusionを提案する。 提案手法は,NeRFベースの3次元再構成パイプラインを,入力画像の集合で捉えた画像以上の新しいカメラポーズで規則化する合成および多視点データセットに基づいて訓練された,新規なビュー合成に先立つ拡散を利用する。 本手法は, 観測領域の外観を保ちつつ, 未拘束領域における現実的な形状とテクスチャを合成する。 我々は,前向きおよび360度シーンを含む様々な実世界のデータセットにまたがる広範な評価を行い,これまでのnrfリコンストラクションアプローチよりも大幅に性能が向上したことを示す。

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