論文の概要: From an Image to a Scene: Learning to Imagine the World from a Million 360 Videos

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.07770v1
• Date: Tue, 10 Dec 2024 18:59:44 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-11 14:38:27.069798
• Title: From an Image to a Scene: Learning to Imagine the World from a Million 360 Videos
• Title（参考訳）: イメージからシーンへ:360度動画から世界を学ぶ
• Authors: Matthew Wallingford, Anand Bhattad, Aditya Kusupati, Vivek Ramanujan, Matt Deitke, Sham Kakade, Aniruddha Kembhavi, Roozbeh Mottaghi, Wei-Chiu Ma, Ali Farhadi,
• Abstract要約: オブジェクトやシーンの3次元理解は、人間が世界と対話する能力において重要な役割を果たす。 大規模合成およびオブジェクト中心の3Dデータセットは、オブジェクトの3D理解を持つモデルのトレーニングに有効であることが示されている。 我々は360-1M、360度ビデオデータセット、およびスケールの多様な視点から対応するフレームを効率的に見つけるプロセスを紹介した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 71.22810401256234
• License:
• Abstract: Three-dimensional (3D) understanding of objects and scenes play a key role in humans' ability to interact with the world and has been an active area of research in computer vision, graphics, and robotics. Large scale synthetic and object-centric 3D datasets have shown to be effective in training models that have 3D understanding of objects. However, applying a similar approach to real-world objects and scenes is difficult due to a lack of large-scale data. Videos are a potential source for real-world 3D data, but finding diverse yet corresponding views of the same content has shown to be difficult at scale. Furthermore, standard videos come with fixed viewpoints, determined at the time of capture. This restricts the ability to access scenes from a variety of more diverse and potentially useful perspectives. We argue that large scale 360 videos can address these limitations to provide: scalable corresponding frames from diverse views. In this paper, we introduce 360-1M, a 360 video dataset, and a process for efficiently finding corresponding frames from diverse viewpoints at scale. We train our diffusion-based model, Odin, on 360-1M. Empowered by the largest real-world, multi-view dataset to date, Odin is able to freely generate novel views of real-world scenes. Unlike previous methods, Odin can move the camera through the environment, enabling the model to infer the geometry and layout of the scene. Additionally, we show improved performance on standard novel view synthesis and 3D reconstruction benchmarks.
• Abstract（参考訳）: 物体やシーンの3次元理解は、人間が世界と対話する能力において重要な役割を担い、コンピュータビジョン、グラフィックス、ロボット工学において活発な研究領域となっている。 大規模合成およびオブジェクト中心の3Dデータセットは、オブジェクトの3D理解を持つモデルのトレーニングに有効であることが示されている。 しかし、大規模なデータがないため、現実世界のオブジェクトやシーンに同様のアプローチを適用することは困難である。 ビデオは現実世界の3Dデータの潜在的な情報源であるが、同じコンテンツの多様なビューを見つけることは、スケールが困難であることが示されている。 さらに、標準的なビデオは固定された視点で撮影時に決定される。 これにより、より多様な、潜在的に有用な視点からシーンにアクセスする能力が制限される。 大規模な360度ビデオは、このような制限に対処できる、と私たちは主張する。 本稿では,360-1M,360ビデオデータセット,および多様な視点から対応するフレームを効率的に検出するプロセスを紹介する。 拡散モデルOdinを360-1Mでトレーニングします。 Odinは、これまでで最大規模のマルチビューデータセットを活用して、現実世界のシーンの新たなビューを自由に生成することができる。 従来の方法とは異なり、Odinはカメラを環境中を移動させることができ、モデルがシーンの形状やレイアウトを推測することができる。 さらに,標準的な新規ビュー合成および3次元再構成ベンチマークの性能向上を示す。

関連論文リスト

• You See it, You Got it: Learning 3D Creation on Pose-Free Videos at Scale [42.67300636733286]
  本研究では,オープンワールド3D制作のための大規模インターネットビデオを用いた視覚条件付き多視点拡散モデルであるSee3Dを提案する。 このモデルは、広大かつ急速に成長するビデオデータから視覚的内容だけを見ることによって、3Dの知識を得ることを目的としている。 低コストでスケーラブルなビデオデータに基づいて訓練されたSee3Dは、ゼロショットおよびオープンワールド生成能力に優れることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-12-09T17:44:56Z)
• Generating 3D-Consistent Videos from Unposed Internet Photos [68.944029293283]
  カメラパラメータなどの3Dアノテーションを使わずに,スケーラブルな3D対応ビデオモデルをトレーニングする。 その結果,映像やマルチビューインターネット写真などの2次元データのみを用いて,シーンレベルの3D学習をスケールアップできることが示唆された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-20T18:58:31Z)
• Generative Camera Dolly: Extreme Monocular Dynamic Novel View Synthesis [43.02778060969546]
  制御可能な単分子動的ビュー合成パイプラインを提案する。 我々のモデルは入力として深度を必要としないし、明示的に3次元シーン形状をモデル化しない。 私たちのフレームワークは、リッチな動的シーン理解、ロボット工学の知覚、バーチャルリアリティのためのインタラクティブな3Dビデオ視聴体験において、強力なアプリケーションをアンロックできる可能性があると考えています。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-23T17:59:52Z)
• Zero-Shot Multi-Object Scene Completion [59.325611678171974]
  1枚のRGB-D画像から複雑なシーンにおける複数の見えない物体の完全な形状を復元する3Dシーン補完法を提案する。 提案手法は, 合成および実世界の両方のデータセットにおいて, 現在の最先端技術よりも優れている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-21T17:59:59Z)
• Multi-View Transformer for 3D Visual Grounding [64.30493173825234]
  3次元視覚グラウンドリングのためのマルチビュー変換器(MVT)を提案する。 我々は3Dシーンを多視点空間に投影し、異なるビュー下の3Dシーンの位置情報を同時にモデル化して集約する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-04-05T12:59:43Z)
• Playable Environments: Video Manipulation in Space and Time [98.0621309257937]
  再生可能な環境 - 空間と時間におけるインタラクティブなビデオ生成と操作のための新しい表現。 提案フレームワークでは,1枚の画像を推論時に生成し,対象物を3次元に移動させ,所望のアクションを連続して生成する。 提案手法は,各フレームの環境状態を構築し,提案したアクションモジュールで操作し,ボリュームレンダリングで画像空間に復号化することができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-03-03T18:51:05Z)
• Recognizing Scenes from Novel Viewpoints [99.90914180489456]
  人間は、少数の2Dビューから3Dのシーンを知覚することができる。AIエージェントは、少数の画像しか持たない任意の視点からシーンを認識することで、シーンとそのオブジェクトと効率的に対話することができる。 本稿では,新しいシーンのいくつかのRGB画像を入力として取り込んで,そのシーンを意味カテゴリーに分類することで,新たな視点から認識するモデルを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-12-02T18:59:40Z)

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。