論文の概要: SuperGaussian: Repurposing Video Models for 3D Super Resolution
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.00609v2
- Date: Tue, 4 Jun 2024 14:47:45 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-06-06 04:16:01.247059
- Title: SuperGaussian: Repurposing Video Models for 3D Super Resolution
- Title（参考訳）: スーパーガウシアン:3Dスーパーレゾリューションのためにビデオモデルを再購入
- Authors: Yuan Shen, Duygu Ceylan, Paul Guerrero, Zexiang Xu, Niloy J. Mitra, Shenlong Wang, Anna Frühstück,
- Abstract要約: 本稿では,幾何学的および外観的詳細を付加することにより,粗い3次元モデルをアップサンプルする,単純でモジュラーで汎用的な手法を提案する。
既存の3次元超解像モデルを直接再利用できることを実証する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 67.19266415499139
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: We present a simple, modular, and generic method that upsamples coarse 3D models by adding geometric and appearance details. While generative 3D models now exist, they do not yet match the quality of their counterparts in image and video domains. We demonstrate that it is possible to directly repurpose existing (pretrained) video models for 3D super-resolution and thus sidestep the problem of the shortage of large repositories of high-quality 3D training models. We describe how to repurpose video upsampling models, which are not 3D consistent, and combine them with 3D consolidation to produce 3D-consistent results. As output, we produce high quality Gaussian Splat models, which are object centric and effective. Our method is category agnostic and can be easily incorporated into existing 3D workflows. We evaluate our proposed SuperGaussian on a variety of 3D inputs, which are diverse both in terms of complexity and representation (e.g., Gaussian Splats or NeRFs), and demonstrate that our simple method significantly improves the fidelity of the final 3D models. Check our project website for details: supergaussian.github.io
- Abstract（参考訳）: 本稿では,幾何学的および外観的詳細を付加することにより,粗い3次元モデルをアップサンプルする,単純でモジュラーで汎用的な手法を提案する。
生成的な3Dモデルは現在存在するが、画像やビデオの領域におけるそれらのモデルの品質とはまだ一致していない。
既存の(事前訓練済み)ビデオモデルを3次元超解像に直接再利用することは可能であり、高品質な3次元トレーニングモデルの大規模なリポジトリ不足の問題を副次的に解決できることを実証する。
本稿では,3次元整合性のない映像アップサンプリングモデルを再利用し,それらを3次元整合化と組み合わせて3次元整合性のある結果を生成する方法について述べる。
出力として、オブジェクト中心で有効である高品質なガウススプラモデルを生成する。
本手法はカテゴリ非依存であり,既存の3Dワークフローに容易に組み込むことができる。
提案したSuperGaussianを,複雑性と表現の両面で多種多様な3次元インプット(例えばガウススプレートやNeRF)で評価し,本手法が最終3次元モデルの忠実度を著しく向上させることを示す。
詳細はプロジェクトのWebサイトをご覧ください。
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