論文の概要: SemCity: Semantic Scene Generation with Triplane Diffusion

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.07773v1
• Date: Tue, 12 Mar 2024 15:59:08 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-13 20:55:04.775389
• Title: SemCity: Semantic Scene Generation with Triplane Diffusion
• Title（参考訳）: semcity:三面拡散による意味シーン生成
• Authors: Jumin Lee, Sebin Lee, Changho Jo, Woobin Im, Juhyeong Seon, Sung-Eui Yoon
• Abstract要約: セムシティ」は現実世界の屋外環境におけるセマンティックシーン生成のための3次元拡散モデルである。 本研究では,三面体表現をシーン分布のプロキシ形式として利用し,拡散モデルを用いて学習する。 私たちは、シーン内のオブジェクトのシームレスな追加、削除、修正を容易にするトリプレーン操作を示します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.402832646868898
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: We present "SemCity," a 3D diffusion model for semantic scene generation in real-world outdoor environments. Most 3D diffusion models focus on generating a single object, synthetic indoor scenes, or synthetic outdoor scenes, while the generation of real-world outdoor scenes is rarely addressed. In this paper, we concentrate on generating a real-outdoor scene through learning a diffusion model on a real-world outdoor dataset. In contrast to synthetic data, real-outdoor datasets often contain more empty spaces due to sensor limitations, causing challenges in learning real-outdoor distributions. To address this issue, we exploit a triplane representation as a proxy form of scene distributions to be learned by our diffusion model. Furthermore, we propose a triplane manipulation that integrates seamlessly with our triplane diffusion model. The manipulation improves our diffusion model's applicability in a variety of downstream tasks related to outdoor scene generation such as scene inpainting, scene outpainting, and semantic scene completion refinements. In experimental results, we demonstrate that our triplane diffusion model shows meaningful generation results compared with existing work in a real-outdoor dataset, SemanticKITTI. We also show our triplane manipulation facilitates seamlessly adding, removing, or modifying objects within a scene. Further, it also enables the expansion of scenes toward a city-level scale. Finally, we evaluate our method on semantic scene completion refinements where our diffusion model enhances predictions of semantic scene completion networks by learning scene distribution. Our code is available at https://github.com/zoomin-lee/SemCity.
• Abstract（参考訳）: 実世界の屋外環境におけるセマンティックシーン生成のための3次元拡散モデル「セムシティ」を提案する。 ほとんどの3d拡散モデルは、単一の物体、合成屋内シーン、合成屋外シーンの生成に焦点を当てているが、現実世界の屋外シーンの生成は、ほとんど解決されない。 本稿では,実世界の屋外データセット上で拡散モデルを学ぶことにより,実空間シーンの生成に着目する。 合成データとは対照的に、実際の屋外データセットはセンサーの制限により、より空の空間を含むことが多く、実際の屋外分布を学習する際の課題となる。 この問題に対処するために,三面表現をシーン分布のプロキシ形式として活用し,拡散モデルを用いて学習する。 さらに,三平面拡散モデルとシームレスに統合した三平面操作を提案する。 この操作は,屋外シーン生成に関連する様々な下流タスク,例えばシーンインペインティング,シーンアウトペインティング,セマンティックシーンコンプリートの改良において,拡散モデルの適用性を向上させる。 実験の結果,実演データセットsemantickittiにおける既存の作業と比較して,三面拡散モデルが有意義な生成結果を示すことが示された。 また、シーン内のオブジェクトのシームレスな追加、削除、修正を容易にするトリプレーン操作も示しています。 さらに、都市規模へのシーンの拡大も可能にしている。 最後に,この拡散モデルによりシーン分布の学習による意味シーン完了ネットワークの予測が促進されるセマンティックシーン完了改善手法の評価を行った。 私たちのコードはhttps://github.com/zoomin-lee/SemCity.comで利用可能です。

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