論文の概要: SC-Diff: 3D Shape Completion with Latent Diffusion Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.12470v1
• Date: Tue, 19 Mar 2024 06:01:11 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-03-20 15:12:20.554703
• Title: SC-Diff: 3D Shape Completion with Latent Diffusion Models
• Title（参考訳）: SC-Diff:潜在拡散モデルを用いた3次元形状補完
• Authors: Juan D. Galvis, Xingxing Zuo, Simon Schaefer, Stefan Leutengger,
• Abstract要約: 本稿では, 形状の完成に最適化された3次元潜在拡散モデルを用いて, 3次元形状完備化手法を提案する。 本手法は,空間的コンディショニングとクロスアテンションによる画像ベースコンディショニングを,キャプチャー部分スキャンからの3次元特徴の統合により組み合わせたものである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.913210912019975
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper introduces a 3D shape completion approach using a 3D latent diffusion model optimized for completing shapes, represented as Truncated Signed Distance Functions (TSDFs), from partial 3D scans. Our method combines image-based conditioning through cross-attention and spatial conditioning through the integration of 3D features from captured partial scans. This dual guidance enables high-fidelity, realistic shape completions at superior resolutions. At the core of our approach is the compression of 3D data into a low-dimensional latent space using an auto-encoder inspired by 2D latent diffusion models. This compression facilitates the processing of higher-resolution shapes and allows us to apply our model across multiple object classes, a significant improvement over other existing diffusion-based shape completion methods, which often require a separate diffusion model for each class. We validated our approach against two common benchmarks in the field of shape completion, demonstrating competitive performance in terms of accuracy and realism and performing on par with state-of-the-art methods despite operating at a higher resolution with a single model for all object classes. We present a comprehensive evaluation of our model, showcasing its efficacy in handling diverse shape completion challenges, even on unseen object classes. The code will be released upon acceptance.
• Abstract（参考訳）: 本稿では, 部分的な3次元スキャンから, TSDF(Trncated Signed Distance Function)として表現される形状の完備化に最適化された3次元潜在拡散モデルを用いた3次元形状完備化手法を提案する。 本手法は,空間的コンディショニングとクロスアテンションによる画像ベースコンディショニングを,キャプチャー部分スキャンからの3次元特徴の統合により組み合わせたものである。 このデュアルガイダンスにより、高忠実でリアルな形状を優れた解像度で実現することができる。 提案手法のコアとなるのは,2次元潜伏拡散モデルにインスパイアされたオートエンコーダを用いた低次元潜伏空間への3次元データの圧縮である。 この圧縮により、高解像度形状の処理が容易になり、複数のオブジェクトクラスにまたがってモデルを適用できます。 我々は,形状完備化の分野での2つの一般的なベンチマークに対するアプローチを検証し,精度とリアリズムの両面での競争性能を実証し,全てのオブジェクトクラスに対して単一のモデルで高解像度で動作しながら,最先端の手法に匹敵する性能を実証した。 本稿では,本モデルに対する包括的評価を行い,未確認オブジェクトクラスにおいても多様な形状完備化課題に対処する上での有効性を示す。 コードは受理時にリリースされます。

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