論文の概要: ComPC: Completing a 3D Point Cloud with 2D Diffusion Priors

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.06814v2
• Date: Fri, 24 Jan 2025 07:28:49 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-27 14:54:47.120391
• Title: ComPC: Completing a 3D Point Cloud with 2D Diffusion Priors
• Title（参考訳）: ComPC: 2D拡散プリミティブで3Dポイントクラウドを補完する
• Authors: Tianxin Huang, Zhiwen Yan, Yuyang Zhao, Gim Hee Lee,
• Abstract要約: センサーを通して直接オブジェクトから収集される3Dポイント雲は、自己閉塞のため、しばしば不完全である。 トレーニングを必要とせずに、未確認のカテゴリにまたがる部分点雲を完結させるテストタイムフレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 52.72867922938023
• License:
• Abstract: 3D point clouds directly collected from objects through sensors are often incomplete due to self-occlusion. Conventional methods for completing these partial point clouds rely on manually organized training sets and are usually limited to object categories seen during training. In this work, we propose a test-time framework for completing partial point clouds across unseen categories without any requirement for training. Leveraging point rendering via Gaussian Splatting, we develop techniques of Partial Gaussian Initialization, Zero-shot Fractal Completion, and Point Cloud Extraction that utilize priors from pre-trained 2D diffusion models to infer missing regions and extract uniform completed point clouds. Experimental results on both synthetic and real-world scanned point clouds demonstrate that our approach outperforms existing methods in completing a variety of objects. Our project page is at \url{https://tianxinhuang.github.io/projects/ComPC/}.
• Abstract（参考訳）: センサーを通して直接オブジェクトから収集される3Dポイント雲は、自己閉塞のため、しばしば不完全である。 これらの部分点雲を完成させる従来の方法は、手動で編成されたトレーニングセットに依存しており、通常、トレーニング中に見られる対象カテゴリに限られる。 本研究では,未確認のカテゴリにまたがる部分点雲を,トレーニングを必要とせずに完結させるテストタイムフレームワークを提案する。 ガウススプラッティングによる点レンダリングを活用して,事前学習した2次元拡散モデルからの事前学習を利用して欠落した領域を推測し,一様完成点雲を抽出する部分ガウス初期化法,ゼロショットフラクタル補完法,ポイントクラウド抽出法を開発した。 実世界の走査された点群と実世界の走査された点群の両方に対する実験結果から,本手法は様々な物体を完成させる上で,既存の手法よりも優れていることが示された。 プロジェクトページは \url{https://tianxinhuang.github.io/projects/ComPC/} にあります。

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