論文の概要: Wonderland: Navigating 3D Scenes from a Single Image
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.12091v1
- Date: Mon, 16 Dec 2024 18:58:17 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-12-17 13:56:31.237468
- Title: Wonderland: Navigating 3D Scenes from a Single Image
- Title（参考訳）: ワンダーランド:1枚の画像から3Dシーンをナビゲート
- Authors: Hanwen Liang, Junli Cao, Vidit Goel, Guocheng Qian, Sergei Korolev, Demetri Terzopoulos, Konstantinos N. Plataniotis, Sergey Tulyakov, Jian Ren,
- Abstract要約: 本研究では,映像拡散モデルから潜伏木を用いた大規模再構成モデルを導入し,シーンの3次元ガウススプラッティングを予測する。
プログレッシブトレーニング戦略により,映像潜時空間上での3D再構成モデルをトレーニングし,高品質,広スコープ,汎用的な3Dシーンの効率的な生成を可能にする。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 43.99037613068823
- License:
- Abstract: This paper addresses a challenging question: How can we efficiently create high-quality, wide-scope 3D scenes from a single arbitrary image? Existing methods face several constraints, such as requiring multi-view data, time-consuming per-scene optimization, low visual quality in backgrounds, and distorted reconstructions in unseen areas. We propose a novel pipeline to overcome these limitations. Specifically, we introduce a large-scale reconstruction model that uses latents from a video diffusion model to predict 3D Gaussian Splattings for the scenes in a feed-forward manner. The video diffusion model is designed to create videos precisely following specified camera trajectories, allowing it to generate compressed video latents that contain multi-view information while maintaining 3D consistency. We train the 3D reconstruction model to operate on the video latent space with a progressive training strategy, enabling the efficient generation of high-quality, wide-scope, and generic 3D scenes. Extensive evaluations across various datasets demonstrate that our model significantly outperforms existing methods for single-view 3D scene generation, particularly with out-of-domain images. For the first time, we demonstrate that a 3D reconstruction model can be effectively built upon the latent space of a diffusion model to realize efficient 3D scene generation.
- Abstract（参考訳）: 一つの任意の画像から高画質で広スコープの3Dシーンを効率的に作成するにはどうすればいいのか?
既存の手法では、マルチビューデータ、シーンごとの時間消費最適化、背景の視覚的品質の低下、目に見えない領域での歪んだ再構築など、いくつかの制約に直面している。
これらの制限を克服するための新しいパイプラインを提案する。
具体的には,映像拡散モデルを用いた大規模再構成モデルを導入し,映像の3次元ガウス散乱をフィードフォワードで予測する。
ビデオ拡散モデルは、指定されたカメラ軌跡を正確に追従してビデオを作成するように設計されており、3D一貫性を維持しながら、多視点情報を含む圧縮ビデオ潜像を生成することができる。
プログレッシブトレーニング戦略により,映像潜時空間上での3D再構成モデルをトレーニングし,高品質,広スコープ,汎用的な3Dシーンの効率的な生成を可能にする。
様々なデータセットにわたる広範囲な評価により、我々のモデルは、特にドメイン外画像において、シングルビュー3Dシーン生成の既存の手法よりも大幅に優れていたことが示される。
まず,拡散モデルの潜在空間上に3次元再構成モデルを効果的に構築し,効率的な3次元シーン生成を実現することを実証した。
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