論文の概要: The More You See in 2D, the More You Perceive in 3D

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.03652v1
• Date: Thu, 4 Apr 2024 17:59:40 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-05 13:42:53.584764
• Title: The More You See in 2D, the More You Perceive in 3D
• Title（参考訳）: 2Dで見るほど3Dで知覚されるものが増えます
• Authors: Xinyang Han, Zelin Gao, Angjoo Kanazawa, Shubham Goel, Yossi Gandelsman,
• Abstract要約: SAP3Dは、任意の数の未提示画像から3D再構成と新しいビュー合成を行うシステムである。 入力画像の数が増えるにつれて,提案手法の性能が向上することを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 32.578628729549145
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Humans can infer 3D structure from 2D images of an object based on past experience and improve their 3D understanding as they see more images. Inspired by this behavior, we introduce SAP3D, a system for 3D reconstruction and novel view synthesis from an arbitrary number of unposed images. Given a few unposed images of an object, we adapt a pre-trained view-conditioned diffusion model together with the camera poses of the images via test-time fine-tuning. The adapted diffusion model and the obtained camera poses are then utilized as instance-specific priors for 3D reconstruction and novel view synthesis. We show that as the number of input images increases, the performance of our approach improves, bridging the gap between optimization-based prior-less 3D reconstruction methods and single-image-to-3D diffusion-based methods. We demonstrate our system on real images as well as standard synthetic benchmarks. Our ablation studies confirm that this adaption behavior is key for more accurate 3D understanding.
• Abstract（参考訳）: 人間は過去の経験に基づいて物体の2D画像から3D構造を推測し、より多くの画像を見ることで3D理解を改善することができる。 この振る舞いに触発されて、任意の数の未提示画像から3次元再構成と新しいビュー合成を行うシステムであるSAP3Dを紹介した。 対象物の未提示画像がいくつかある場合、テストタイムの微調整により、事前学習したビュー条件拡散モデルと画像のカメラポーズを適応させる。 適応拡散モデルと得られたカメラポーズは、3次元再構成および新規なビュー合成のためのインスタンス固有の先行モデルとして利用される。 入力画像の数が増えるにつれて,提案手法の性能が向上し,最適化に基づく先行3次元再構成法と単一画像から3次元拡散法とのギャップを埋めることを示す。 実画像と標準合成ベンチマークで本システムを実証する。 我々のアブレーション研究は、この適応行動がより正確な3D理解の鍵であることを確認した。

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