論文の概要: Intrinsic Image Diffusion for Single-view Material Estimation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.12274v1
• Date: Tue, 19 Dec 2023 15:56:19 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-20 15:05:11.985881
• Title: Intrinsic Image Diffusion for Single-view Material Estimation
• Title（参考訳）: 単視点材料推定のための固有画像拡散
• Authors: Peter Kocsis (1), Vincent Sitzmann (2), Matthias Nie{\ss}ner (1) ((1) Technical University of Munich, (2) MIT EECS)
• Abstract要約: 室内シーンの外観分解のための生成モデルIntrinsic Image Diffusionを提案する。 1つの入力ビューから、アルベド、粗さ、および金属地図として表される複数の材料説明をサンプリングする。 提案手法は,PSNRで1.5dB$,アルベド予測で45%のFIDスコアを達成し,よりシャープで,より一貫性があり,より詳細な資料を生成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We present Intrinsic Image Diffusion, a generative model for appearance decomposition of indoor scenes. Given a single input view, we sample multiple possible material explanations represented as albedo, roughness, and metallic maps. Appearance decomposition poses a considerable challenge in computer vision due to the inherent ambiguity between lighting and material properties and the lack of real datasets. To address this issue, we advocate for a probabilistic formulation, where instead of attempting to directly predict the true material properties, we employ a conditional generative model to sample from the solution space. Furthermore, we show that utilizing the strong learned prior of recent diffusion models trained on large-scale real-world images can be adapted to material estimation and highly improves the generalization to real images. Our method produces significantly sharper, more consistent, and more detailed materials, outperforming state-of-the-art methods by $1.5dB$ on PSNR and by $45\%$ better FID score on albedo prediction. We demonstrate the effectiveness of our approach through experiments on both synthetic and real-world datasets.
• Abstract（参考訳）: 室内シーンの外観分解のための生成モデルIntrinsic Image Diffusionを提案する。 1つの入力ビューから、アルベド、粗さ、および金属地図として表される複数の材料説明をサンプリングする。 外観分解は、照明と材料特性のあいまいさと実際のデータセットの欠如により、コンピュータビジョンにおいて大きな課題となる。 この問題に対処するために、我々は確率論的定式化を提唱し、真の物質特性を直接予測するのではなく、解空間からサンプルするために条件付き生成モデルを用いる。 さらに, 大規模実世界画像にトレーニングされた拡散モデルに先行して, 強い学習値を用いることで, 物質推定に適応し, 実画像への一般化を高度に改善できることを示す。 提案手法は,PSNRで1.5dB$,アルベド予測で45\%のFIDスコアを達成し,よりシャープで,より一貫性があり,より詳細な資料を生成する。 合成および実世界の両方のデータセットに対する実験を通して,本手法の有効性を実証する。

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