論文の概要: The Scene Language: Representing Scenes with Programs, Words, and Embeddings

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.16770v1
• Date: Tue, 22 Oct 2024 07:40:20 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-23 14:30:08.872592
• Title: The Scene Language: Representing Scenes with Programs, Words, and Embeddings
• Title（参考訳）: The Scene Language: プログラム、単語、埋め込みによるシーン表現
• Authors: Yunzhi Zhang, Zizhang Li, Matt Zhou, Shangzhe Wu, Jiajun Wu,
• Abstract要約: 本稿では,視覚シーンの構造,意味,アイデンティティを簡潔かつ正確に記述した視覚シーン表現であるシーン言語を紹介する。 シーン内のエンティティの階層構造と関係構造を指定するプログラム、各エンティティのセマンティッククラスを要約する自然言語の単語、各エンティティの視覚的アイデンティティをキャプチャする埋め込みである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 23.707974056165042
• License:
• Abstract: We introduce the Scene Language, a visual scene representation that concisely and precisely describes the structure, semantics, and identity of visual scenes. It represents a scene with three key components: a program that specifies the hierarchical and relational structure of entities in the scene, words in natural language that summarize the semantic class of each entity, and embeddings that capture the visual identity of each entity. This representation can be inferred from pre-trained language models via a training-free inference technique, given text or image inputs. The resulting scene can be rendered into images using traditional, neural, or hybrid graphics renderers. Together, this forms a robust, automated system for high-quality 3D and 4D scene generation. Compared with existing representations like scene graphs, our proposed Scene Language generates complex scenes with higher fidelity, while explicitly modeling the scene structures to enable precise control and editing.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,視覚シーンの構造,意味,アイデンティティを簡潔かつ正確に記述した視覚シーン表現であるシーン言語を紹介する。 シーン内のエンティティの階層構造と関係構造を指定するプログラム、各エンティティのセマンティッククラスを要約する自然言語の単語、各エンティティの視覚的アイデンティティをキャプチャする埋め込みである。 この表現は、与えられたテキストや画像入力のトレーニング不要な推論技術によって、事前訓練された言語モデルから推論することができる。 結果のシーンは、従来の、ニューラル、ハイブリッドのグラフィックレンダラーを使用して画像に描画できる。 同時に、高品質な3Dおよび4Dシーン生成のための堅牢で自動化されたシステムを形成する。 シーングラフのような既存の表現と比較すると,提案するシーン言語はより忠実な複雑なシーンを生成すると同時に,シーン構造を明示的にモデル化し,正確な制御と編集を可能にする。

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