論文の概要: AerialGo: Walking-through City View Generation from Aerial Perspectives

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.00157v1
• Date: Fri, 29 Nov 2024 08:14:07 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-04 15:48:31.625510
• Title: AerialGo: Walking-through City View Generation from Aerial Perspectives
• Title（参考訳）: AerialGo:空から見た街並み
• Authors: Fuqiang Zhao, Yijing Guo, Siyuan Yang, Xi Chen, Luo Wang, Lan Xu, Yingliang Zhang, Yujiao Shi, Jingyi Yu,
• Abstract要約: AerialGoは、空中画像からリアルな街並みを生成するフレームワークである。 AerialGoは、アクセス可能な航空データに地上視合成を条件付けすることで、地上レベルの画像に固有のプライバシーリスクを回避できる。 実験により、AerialGoは地上レベルのリアリズムと構造的コヒーレンスを著しく向上させることが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 48.53976414257845
• License:
• Abstract: High-quality 3D urban reconstruction is essential for applications in urban planning, navigation, and AR/VR. However, capturing detailed ground-level data across cities is both labor-intensive and raises significant privacy concerns related to sensitive information, such as vehicle plates, faces, and other personal identifiers. To address these challenges, we propose AerialGo, a novel framework that generates realistic walking-through city views from aerial images, leveraging multi-view diffusion models to achieve scalable, photorealistic urban reconstructions without direct ground-level data collection. By conditioning ground-view synthesis on accessible aerial data, AerialGo bypasses the privacy risks inherent in ground-level imagery. To support the model training, we introduce AerialGo dataset, a large-scale dataset containing diverse aerial and ground-view images, paired with camera and depth information, designed to support generative urban reconstruction. Experiments show that AerialGo significantly enhances ground-level realism and structural coherence, providing a privacy-conscious, scalable solution for city-scale 3D modeling.
• Abstract（参考訳）: 高品質な3D都市再構築は、都市計画、ナビゲーション、AR/VRへの応用に不可欠である。 しかし、都市全体で詳細な地上レベルのデータを収集することは労働集約的であり、車両のプレート、顔、その他の個人識別などの機密情報に関連する重要なプライバシー上の懸念を提起する。 これらの課題に対処するために,AerialGoを提案する。AerialGoは,空中画像からリアルな街並みを生成する新しいフレームワークであり,多視点拡散モデルを利用して,地上データを直接収集することなく,スケーラブルでフォトリアリスティックな都市復興を実現する。 AerialGoは、アクセス可能な航空データに地上視合成を条件付けすることで、地上レベルの画像に固有のプライバシーリスクを回避できる。 モデルトレーニングを支援するために,都市再生を支援するために,多種多様な空中・地上画像を含む大規模データセットであるAerialGoデータセットを紹介した。 実験によると、AerialGoは地上レベルのリアリズムと構造的コヒーレンスを著しく向上させ、都市規模の3Dモデリングにプライバシーを意識したスケーラブルなソリューションを提供する。

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