論文の概要: MVSplat360: Feed-Forward 360 Scene Synthesis from Sparse Views

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.04924v1
• Date: Thu, 07 Nov 2024 17:59:31 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-08 19:38:28.565849
• Title: MVSplat360: Feed-Forward 360 Scene Synthesis from Sparse Views
• Title（参考訳）: MVSplat360:スパースビューからのフィードフォワード360シーン合成
• Authors: Yuedong Chen, Chuanxia Zheng, Haofei Xu, Bohan Zhuang, Andrea Vedaldi, Tat-Jen Cham, Jianfei Cai,
• Abstract要約: MVSplat360は多様な現実世界シーンの360degノベルビュー合成(NVS)のためのフィードフォワードアプローチであり、スパース観測のみを用いて紹介する。 この設定は、入力ビュー間の重複が最小限であり、提供された視覚情報が不十分であるために本質的に不適切である。 私たちのモデルは、エンドツーエンドのトレーニングが可能で、5つのスパースなインプットビューで任意のビューのレンダリングをサポートしています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 90.26609689682876
• License:
• Abstract: We introduce MVSplat360, a feed-forward approach for 360{\deg} novel view synthesis (NVS) of diverse real-world scenes, using only sparse observations. This setting is inherently ill-posed due to minimal overlap among input views and insufficient visual information provided, making it challenging for conventional methods to achieve high-quality results. Our MVSplat360 addresses this by effectively combining geometry-aware 3D reconstruction with temporally consistent video generation. Specifically, it refactors a feed-forward 3D Gaussian Splatting (3DGS) model to render features directly into the latent space of a pre-trained Stable Video Diffusion (SVD) model, where these features then act as pose and visual cues to guide the denoising process and produce photorealistic 3D-consistent views. Our model is end-to-end trainable and supports rendering arbitrary views with as few as 5 sparse input views. To evaluate MVSplat360's performance, we introduce a new benchmark using the challenging DL3DV-10K dataset, where MVSplat360 achieves superior visual quality compared to state-of-the-art methods on wide-sweeping or even 360{\deg} NVS tasks. Experiments on the existing benchmark RealEstate10K also confirm the effectiveness of our model. The video results are available on our project page: https://donydchen.github.io/mvsplat360.
• Abstract（参考訳）: MVSplat360は360{\deg}新規ビュー合成(NVS)のためのフィードフォワードアプローチであり,スパース観測のみを用いて実世界の多様なシーンを合成する。 この設定は、入力ビュー間の重複が最小限に抑えられ、提供された視覚情報が不十分であるため、従来の手法では高品質な結果を得ることが困難である。 我々のMVSplat360は、幾何学を意識した3D再構成と時間的に一貫したビデオ生成を効果的に組み合わせることでこの問題に対処する。 具体的には、フィードフォワード3Dガウススプラッティング(3DGS)モデルをリファクタリングして、事前訓練された安定ビデオ拡散(SVD)モデルの潜在空間に直接機能をレンダリングし、これらの特徴をポーズや視覚的手がかりとして機能し、デノイングプロセスをガイドし、フォトリアリスティックな3D一貫性ビューを生成する。 私たちのモデルは、エンドツーエンドのトレーニングが可能で、5つのスパースなインプットビューで任意のビューのレンダリングをサポートしています。 MVSplat360の性能を評価するために, DL3DV-10Kデータセットを用いた新しいベンチマークを導入する。 既存のベンチマークであるRealEstate10Kの実験も、我々のモデルの有効性を確認した。 ビデオの結果はプロジェクトのページ(https://donydchen.github.io/mvsplat360.com/)で公開されている。

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