論文の概要: GOEmbed: Gradient Origin Embeddings for Representation Agnostic 3D Feature Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.08744v2
• Date: Mon, 15 Jul 2024 17:15:34 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-17 02:34:28.694201
• Title: GOEmbed: Gradient Origin Embeddings for Representation Agnostic 3D Feature Learning
• Title（参考訳）: GOEmbed:表現に依存しない3D特徴学習のためのグラディエントオリジナル埋め込み
• Authors: Animesh Karnewar, Roman Shapovalov, Tom Monnier, Andrea Vedaldi, Niloy J. Mitra, David Novotny,
• Abstract要約: 入力された2次元画像を任意の3次元表現にエンコードするGOEmbed(Gradient Origin Embeddings)を提案する。 入力画像が大きな事前訓練されたモデルから抽出された2D特徴を用いて符号化される典型的な従来のアプローチとは異なり、カスタマイズされた特徴は異なる3D表現を扱うように設計されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 67.61509647032862
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Encoding information from 2D views of an object into a 3D representation is crucial for generalized 3D feature extraction. Such features can then enable 3D reconstruction, 3D generation, and other applications. We propose GOEmbed (Gradient Origin Embeddings) that encodes input 2D images into any 3D representation, without requiring a pre-trained image feature extractor; unlike typical prior approaches in which input images are either encoded using 2D features extracted from large pre-trained models, or customized features are designed to handle different 3D representations; or worse, encoders may not yet be available for specialized 3D neural representations such as MLPs and hash-grids. We extensively evaluate our proposed GOEmbed under different experimental settings on the OmniObject3D benchmark. First, we evaluate how well the mechanism compares against prior encoding mechanisms on multiple 3D representations using an illustrative experiment called Plenoptic-Encoding. Second, the efficacy of the GOEmbed mechanism is further demonstrated by achieving a new SOTA FID of 22.12 on the OmniObject3D generation task using a combination of GOEmbed and DFM (Diffusion with Forward Models), which we call GOEmbedFusion. Finally, we evaluate how the GOEmbed mechanism bolsters sparse-view 3D reconstruction pipelines.
• Abstract（参考訳）: オブジェクトの2次元ビューから3次元表現に情報をエンコードすることは、一般化された3次元特徴抽出に不可欠である。 これらの機能は、3D再構成、3D生成、その他のアプリケーションを可能にする。 入力画像が大きな事前学習されたモデルから抽出された2D特徴を用いて符号化される場合や、カスタマイズされた特徴が異なる3D表現を扱うように設計されている場合や、さらに悪いことに、エンコーダは、MLPやハッシュグレードのような特殊な3D表現では利用できない場合など、任意の3D表現にインプット2D画像をエンコードするGOEmbed(Gradient Origin Embeddings)を提案する。 提案するGOEmbedを,OmniObject3Dベンチマークで異なる実験条件下で広範囲に評価した。 まず,Plenoptic-Encoding(Plenoptic-Encoding)と呼ばれる図示実験を用いて,複数の3次元表現の先行符号化機構と比較した。 第2に,GOEmbed と DFM (Diffusion with Forward Models) を組み合わせた OmniObject3D 生成タスクにおいて,22.12 の SOTA FID を実現することで,GOEmbed 機構の有効性をさらに実証する。 最後に、GOEmbed機構がスパースビュー3D再構築パイプラインをどのように活性化するかを評価する。

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