論文の概要: PhotoBot: Reference-Guided Interactive Photography via Natural Language

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.11061v1
• Date: Fri, 19 Jan 2024 23:34:48 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-23 18:22:19.543103
• Title: PhotoBot: Reference-Guided Interactive Photography via Natural Language
• Title（参考訳）: PhotoBot: 自然言語による参照ガイド付きインタラクティブ写真
• Authors: Oliver Limoyo, Jimmy Li, Dmitriy Rivkin, Jonathan Kelly, and Gregory Dudek
• Abstract要約: PhotoBotは、ハイレベルな人間の言語指導とロボット写真家との対話に基づく、写真の自動取得のためのフレームワークである。 視覚言語モデル(VLM)とオブジェクトを用いて参照画像の特徴付けを行う。 テキストベースの推論により,ユーザの言語クエリに基づく関連画像の検索を行う。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.486784377142314
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We introduce PhotoBot, a framework for automated photo acquisition based on an interplay between high-level human language guidance and a robot photographer. We propose to communicate photography suggestions to the user via a reference picture that is retrieved from a curated gallery. We exploit a visual language model (VLM) and an object detector to characterize reference pictures via textual descriptions and use a large language model (LLM) to retrieve relevant reference pictures based on a user's language query through text-based reasoning. To correspond the reference picture and the observed scene, we exploit pre-trained features from a vision transformer capable of capturing semantic similarity across significantly varying images. Using these features, we compute pose adjustments for an RGB-D camera by solving a Perspective-n-Point (PnP) problem. We demonstrate our approach on a real-world manipulator equipped with a wrist camera. Our user studies show that photos taken by PhotoBot are often more aesthetically pleasing than those taken by users themselves, as measured by human feedback.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,ハイレベルな人間の言語指導とロボットカメラマンとの相互作用に基づく自動写真取得フレームワークPhotoBotを紹介する。 本稿では,キュレートギャラリーから取得した参照画像を用いて,写真提案をユーザに伝えることを提案する。 本研究では,視覚言語モデル (VLM) とオブジェクト検出器を用いて,テキスト記述による参照画像の特徴付けを行い,テキストベースの推論によるユーザの言語クエリに基づく関連画像の検索を行う。 参照画像と観測シーンに対応するために,視覚トランスフォーマから事前訓練された特徴を活用し,異なる画像間の意味的類似性を捉える。 これらの特徴を用いて,PnP問題を解くことにより,RGB-Dカメラのポーズ調整を行う。 我々は、手首カメラを備えた現実世界のマニピュレータへのアプローチを実証する。 われわれのユーザー調査によると、PhotoBotが撮影した写真は、人間のフィードバックによって測定された、ユーザー自身が撮影した写真よりも審美的に喜ぶことが多い。

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