論文の概要: Robust Inverse Graphics via Probabilistic Inference

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.01915v2
• Date: Tue, 11 Jun 2024 17:19:00 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-12 22:42:29.124014
• Title: Robust Inverse Graphics via Probabilistic Inference
• Title（参考訳）: 確率的推論によるロバスト逆グラフ
• Authors: Tuan Anh Le, Pavel Sountsov, Matthew D. Hoffman, Ben Lee, Brian Patton, Rif A. Saurous,
• Abstract要約: 雨や雪、霧といった汚職の存在下で、1枚の画像から3Dシーンを推測する方法を示す。 ベイズ的アプローチによる頑健な逆グラフ (RIG) を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.903825934420112
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: How do we infer a 3D scene from a single image in the presence of corruptions like rain, snow or fog? Straightforward domain randomization relies on knowing the family of corruptions ahead of time. Here, we propose a Bayesian approach-dubbed robust inverse graphics (RIG)-that relies on a strong scene prior and an uninformative uniform corruption prior, making it applicable to a wide range of corruptions. Given a single image, RIG performs posterior inference jointly over the scene and the corruption. We demonstrate this idea by training a neural radiance field (NeRF) scene prior and using a secondary NeRF to represent the corruptions over which we place an uninformative prior. RIG, trained only on clean data, outperforms depth estimators and alternative NeRF approaches that perform point estimation instead of full inference. The results hold for a number of scene prior architectures based on normalizing flows and diffusion models. For the latter, we develop reconstruction-guidance with auxiliary latents (ReGAL)-a diffusion conditioning algorithm that is applicable in the presence of auxiliary latent variables such as the corruption. RIG demonstrates how scene priors can be used beyond generation tasks.
• Abstract（参考訳）: 雨や雪、霧といった汚職の存在下で、1枚の画像から3Dシーンを推測するにはどうすればよいのか? ストレートフォワード領域のランダム化は、前もって汚職の家族を知ることに依存する。 本稿では,前向きの強いシーンと,前向きの非形式的一様腐敗に依存した,ベイズ的アプローチによる頑健な逆グラフ(RIG)を提案する。 1つの画像が与えられた後、RIGはシーンと汚職に対して共同で後部推論を行う。 我々は、このアイデアを、前もって神経放射野(NeRF)シーンを訓練し、二次的なNeRFを用いて、非形式的な前置詞を表わす腐敗を表現することで実証する。 クリーンなデータのみに基づいてトレーニングされたRIGは、完全な推論の代わりにポイント推定を行うディープ推定器や代替のNeRFアプローチより優れている。 その結果、フローの正規化と拡散モデルに基づく、多くのシーン先行アーキテクチャが得られた。 後者では,補助潜伏変数 (ReGAL) を用いた拡散条件付き再構成誘導法を, 汚職などの補助潜伏変数の存在下で適用する。 RIGは、シーンプリエントが生成タスクを超えてどのように使用できるかをデモしている。

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