論文の概要: PCDreamer: Point Cloud Completion Through Multi-view Diffusion Priors

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.19036v1
• Date: Thu, 28 Nov 2024 10:31:59 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-02 15:19:09.263360
• Title: PCDreamer: Point Cloud Completion Through Multi-view Diffusion Priors
• Title（参考訳）: PCDreamer:マルチビュー拡散プリミティブによるポイントクラウド補完
• Authors: Guangshun Wei, Yuan Feng, Long Ma, Chen Wang, Yuanfeng Zhou, Changjian Li,
• Abstract要約: PCDreamerは、ポイントクラウド補完のための新しい方法である。 我々は、大モデル内での相対的なビュー一貫性を持つ多視点拡散先を利用して、所望の形状の新たなビューを生成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.744898273675757
• License:
• Abstract: This paper presents PCDreamer, a novel method for point cloud completion. Traditional methods typically extract features from partial point clouds to predict missing regions, but the large solution space often leads to unsatisfactory results. More recent approaches have started to use images as extra guidance, effectively improving performance, but obtaining paired data of images and partial point clouds is challenging in practice. To overcome these limitations, we harness the relatively view-consistent multi-view diffusion priors within large models, to generate novel views of the desired shape. The resulting image set encodes both global and local shape cues, which is especially beneficial for shape completion. To fully exploit the priors, we have designed a shape fusion module for producing an initial complete shape from multi-modality input (\ie, images and point clouds), and a follow-up shape consolidation module to obtain the final complete shape by discarding unreliable points introduced by the inconsistency from diffusion priors. Extensive experimental results demonstrate our superior performance, especially in recovering fine details.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,ポイントクラウド補完のための新しい手法であるPCDreamerを提案する。 従来の方法では、部分点雲から特徴を抽出して、欠落した領域を予測するが、大きな解空間はしばしば不満足な結果をもたらす。 近年のアプローチでは、イメージを追加のガイダンスとして使用し、パフォーマンスを効果的に向上する一方で、イメージと部分点クラウドのペアデータを取得することは現実的には難しい。 これらの制約を克服するために、我々は、大モデル内での相対的なビュー一貫性を持つ多視点拡散先を利用して、所望の形状の新たなビューを生成する。 得られた画像集合は、大域的および局所的な形状の手がかりの両方を符号化する。 先行点をフル活用するために,複数モード入力(画像,点雲)から初期完全形状を生成する形状融合モジュールと,拡散先行点から不整合によって生じる不整合点を排除して最終完全形状を得る追従形状整合モジュールを設計した。 広範囲な実験結果から,特に細部回復における優れた性能が示された。

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