論文の概要: Cultural Heritage 3D Reconstruction with Diffusion Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.10927v1
• Date: Mon, 14 Oct 2024 15:43:40 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-16 14:03:18.080862
• Title: Cultural Heritage 3D Reconstruction with Diffusion Networks
• Title（参考訳）: 拡散ネットワークを用いた文化遺産3次元再構築
• Authors: Pablo Jaramillo, Ivan Sipiran,
• Abstract要約: 文化遺産の修復における最近の生成AIアルゴリズムの利用について検討する。 3次元点雲を効率的に再構成するために設計された条件拡散モデル。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.6445605125467574
• License:
• Abstract: This article explores the use of recent generative AI algorithms for repairing cultural heritage objects, leveraging a conditional diffusion model designed to reconstruct 3D point clouds effectively. Our study evaluates the model's performance across general and cultural heritage-specific settings. Results indicate that, with considerations for object variability, the diffusion model can accurately reproduce cultural heritage geometries. Despite encountering challenges like data diversity and outlier sensitivity, the model demonstrates significant potential in artifact restoration research. This work lays groundwork for advancing restoration methodologies for ancient artifacts using AI technologies.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,3次元点群を効果的に再構成する条件付き拡散モデルを利用して,文化遺産を修復するAIアルゴリズムの最近の利用について検討する。 本研究は, 総合的, 文化的遺産に特有な設定において, モデルの性能を評価するものである。 その結果,オブジェクトの変動性を考慮した拡散モデルにより,文化的遺産を正確に再現できることが示唆された。 データ多様性や外部感度といった課題に直面しているにもかかわらず、このモデルはアーティファクト復元研究において大きな可能性を証明している。 この研究は、AI技術を用いた古代の工芸品の復元手法の進化の土台となる。

関連論文リスト

• SeisFusion: Constrained Diffusion Model with Input Guidance for 3D Seismic Data Interpolation and Reconstruction [26.02191880837226]
  本研究では3次元地震データに適した新しい拡散モデル再構成フレームワークを提案する。 拡散モデルに3次元ニューラルネットワークアーキテクチャを導入し、2次元拡散モデルを3次元空間に拡張することに成功した。 本手法は、フィールドデータセットと合成データセットの両方に適用した場合、より優れた再構成精度を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-18T05:10:13Z)
• A Generative Machine Learning Model for Material Microstructure 3D Reconstruction and Performance Evaluation [4.169915659794567]
  2次元から3次元への次元展開は、現在の技術的観点から非常に難しい逆問題と見なされている。 U-netのマルチスケール特性とGANの生成能力を統合する新しい生成モデルが提案されている。 さらに、画像正規化損失とワッサーシュタイン距離損失を組み合わせることにより、モデルの精度をさらに向上する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-24T13:42:34Z)
• UniDream: Unifying Diffusion Priors for Relightable Text-to-3D Generation [101.2317840114147]
  We present UniDream, a text-to-3D generation framework by integration priors。 提案手法は,(1)アルベド正規配位型多視点拡散・再構成モデルを得るための2相学習プロセス,(2)訓練された再構成・拡散モデルを用いたスコア蒸留サンプル(SDS)に基づく幾何およびアルベドテクスチャのプログレッシブ生成手順,(3)安定拡散モデルに基づく固定アルベドを保ちながらPBR生成を確定するSDSの革新的な応用,の3つからなる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-14T09:07:37Z)
• D-SCo: Dual-Stream Conditional Diffusion for Monocular Hand-Held Object Reconstruction [74.49121940466675]
  モノクローナルハンドヘルドオブジェクト再構成のためのCentroid-fixed dual-stream conditionalfusionを導入する。 まず、対象のセントロイドがずれることを避けるために、手動制約付きセントロイド固定パラダイムを用いる。 第2に、意味的および幾何学的に手動物体の相互作用をモデル化するための二重ストリームデノイザを導入する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-23T20:14:50Z)
• Robust Geometry-Preserving Depth Estimation Using Differentiable Rendering [93.94371335579321]
  我々は、余分なデータやアノテーションを必要とせずに、幾何学保存深度を予測するためにモデルを訓練する学習フレームワークを提案する。 包括的な実験は、我々のフレームワークの優れた一般化能力を強調します。 我々の革新的な損失関数は、ドメイン固有のスケール・アンド・シフト係数を自律的に復元するモデルを可能にします。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-18T12:36:39Z)
• Diffusion Models for Image Restoration and Enhancement -- A Comprehensive Survey [96.99328714941657]
  本稿では,近年の拡散モデルに基づく画像復元手法について概観する。 我々は、赤外線とブラインド/現実世界の両方で拡散モデルを用いて、革新的なデザインを分類し、強調する。 本稿では,拡散モデルに基づくIRの今後の研究に向けた5つの可能性と課題を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-08-18T08:40:38Z)
• Reference-Free Isotropic 3D EM Reconstruction using Diffusion Models [8.590026259176806]
  本稿では、参照データや劣化過程に関する事前知識の制限を克服する拡散モデルに基づくフレームワークを提案する。 提案手法では, 2次元拡散モデルを用いて連続的に3次元ボリュームを再構成し, 高精度なサンプルデータに適している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-08-03T07:57:02Z)
• Automatic inspection of cultural monuments using deep and tensor-based learning on hyperspectral imagery [12.150176109067218]
  本稿では,文化遺産の資料欠陥を識別・分類するためのランク・ドル・テンソル型学習モデルを提案する。 ユネスコ保護地域における実世界のデータに関する実験結果は,提案手法の優位性を示している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-07-05T16:38:27Z)
• Unsupervised Learning of 3D Object Categories from Videos in the Wild [75.09720013151247]
  オブジェクトインスタンスの大規模なコレクションの複数のビューからモデルを学ぶことに重点を置いています。 再構成を大幅に改善するワープコンディショニングレイ埋め込み(WCR)と呼ばれる新しいニューラルネットワーク設計を提案する。 本評価は,既存のベンチマークを用いた複数の深部単眼再構成ベースラインに対する性能改善を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-03-30T17:57:01Z)
• Secrets of 3D Implicit Object Shape Reconstruction in the Wild [92.5554695397653]
  コンピュータビジョン、ロボティクス、グラフィックスの様々な用途において、高精細な3Dオブジェクトをスパースから再構築することは重要です。 最近の神経暗黙的モデリング法は、合成データセットまたは高密度データセットで有望な結果を示す。 しかし、粗末でノイズの多い実世界のデータではパフォーマンスが悪い。 本論文では, 一般的な神経暗黙モデルの性能低下の根本原因を解析する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-01-18T03:24:48Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。