論文の概要: VQA-Diff: Exploiting VQA and Diffusion for Zero-Shot Image-to-3D Vehicle Asset Generation in Autonomous Driving

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.06516v1
• Date: Tue, 9 Jul 2024 03:09:55 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-10 19:25:27.820214
• Title: VQA-Diff: Exploiting VQA and Diffusion for Zero-Shot Image-to-3D Vehicle Asset Generation in Autonomous Driving
• Title（参考訳）: VQA-Diff:自律走行におけるゼロショット画像-3次元車両アセット生成のためのVQAと拡散の爆発
• Authors: Yibo Liu, Zheyuan Yang, Guile Wu, Yuan Ren, Kejian Lin, Bingbing Liu, Yang Liu, Jinjun Shan,
• Abstract要約: VQA-Diff(VQA-Diff)は、車載画像を活用し、自動運転車のための3D車両資産を作成する新しいフレームワークである。 VQA-Diffは、VQA(Visual Question Answering)モデルにおけるLarge Language Modelから受け継いだ実世界の知識を利用して、堅牢なゼロショット予測を行う。 我々はPascal 3D+を含む様々なデータセットの実験を行い、VQA-Diffが既存の最先端手法よりも質的かつ定量的に優れていることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 25.03216574230919
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Generating 3D vehicle assets from in-the-wild observations is crucial to autonomous driving. Existing image-to-3D methods cannot well address this problem because they learn generation merely from image RGB information without a deeper understanding of in-the-wild vehicles (such as car models, manufacturers, etc.). This leads to their poor zero-shot prediction capability to handle real-world observations with occlusion or tricky viewing angles. To solve this problem, in this work, we propose VQA-Diff, a novel framework that leverages in-the-wild vehicle images to create photorealistic 3D vehicle assets for autonomous driving. VQA-Diff exploits the real-world knowledge inherited from the Large Language Model in the Visual Question Answering (VQA) model for robust zero-shot prediction and the rich image prior knowledge in the Diffusion model for structure and appearance generation. In particular, we utilize a multi-expert Diffusion Models strategy to generate the structure information and employ a subject-driven structure-controlled generation mechanism to model appearance information. As a result, without the necessity to learn from a large-scale image-to-3D vehicle dataset collected from the real world, VQA-Diff still has a robust zero-shot image-to-novel-view generation ability. We conduct experiments on various datasets, including Pascal 3D+, Waymo, and Objaverse, to demonstrate that VQA-Diff outperforms existing state-of-the-art methods both qualitatively and quantitatively.
• Abstract（参考訳）: 飛行中の観察から3D車両の資産を生成することは、自動運転にとって不可欠である。 既存の画像から3Dの手法では、車載車(車種、メーカーなど)の深い理解なしに画像RGB情報から生成を学習するため、この問題にうまく対処できない。 これにより、隠蔽またはトリッキーな視角で現実世界の観測を処理できる、ゼロショット予測能力が貧弱になる。 この問題を解決するため,本研究では,車載画像を利用した自律走行用写真リアリスティック3D車両アセット作成のための新しいフレームワークであるVQA-Diffを提案する。 VQA-Diffは、視覚質問回答(VQA)モデルにおける大言語モデルから受け継がれた実世界の知識を利用して、堅牢なゼロショット予測と、構造と外観生成のための拡散モデルにおけるリッチイメージ事前知識を利用する。 特に,マルチエキスパート拡散モデルを用いて構造情報を生成し,主観駆動型構造制御生成機構を用いて外観情報をモデル化する。 結果として、VQA-Diffは、現実世界から収集した大規模な画像から3Dの車両のデータセットから学ぶ必要がなく、堅牢なゼロショット画像からノーベルビューの生成能力を持っている。 我々はPascal 3D+、Waymo、Objaverseなどのさまざまなデータセットで実験を行い、VQA-Diffが定性的かつ定量的に既存の最先端手法より優れていることを示す。

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