論文の概要: Pointmap-Conditioned Diffusion for Consistent Novel View Synthesis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.02913v1
• Date: Mon, 06 Jan 2025 10:48:31 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-07 17:07:01.523209
• Title: Pointmap-Conditioned Diffusion for Consistent Novel View Synthesis
• Title（参考訳）: 特異な新しい視点合成のための点マップ整合拡散
• Authors: Thang-Anh-Quan Nguyen, Nathan Piasco, Luis Roldão, Moussab Bennehar, Dzmitry Tsishkou, Laurent Caraffa, Jean-Philippe Tarel, Roland Brémond,
• Abstract要約: 単一画像の新規ビュー合成のための新しいフレームワークであるPointmapDiffusionを提案する。 本手法は,参照画像に先立って点マップを条件付き信号として利用し,拡散過程を導出する手法である。 多様な実世界のデータセットの実験により、PointmapDiffusionは高品質でマルチビューの一貫性のある結果が得られることを示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.612019169899311
• License:
• Abstract: In this paper, we present PointmapDiffusion, a novel framework for single-image novel view synthesis (NVS) that utilizes pre-trained 2D diffusion models. Our method is the first to leverage pointmaps (i.e. rasterized 3D scene coordinates) as a conditioning signal, capturing geometric prior from the reference images to guide the diffusion process. By embedding reference attention blocks and a ControlNet for pointmap features, our model balances between generative capability and geometric consistency, enabling accurate view synthesis across varying viewpoints. Extensive experiments on diverse real-world datasets demonstrate that PointmapDiffusion achieves high-quality, multi-view consistent results with significantly fewer trainable parameters compared to other baselines for single-image NVS tasks.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,事前学習した2次元拡散モデルを用いた単一画像新規ビュー合成(NVS)のための新しいフレームワークであるPointmapDiffusionを提案する。 本手法は,参照画像から幾何学的事前を抽出して拡散過程を導出する条件付け信号として,最初にポイントマップ(ラスタライズド3Dシーン座標)を利用する手法である。 参照アテンションブロックとポイントマップ機能のためのコントロールネットを埋め込むことで、モデルが生成能力と幾何学的一貫性のバランスを保ち、様々な視点で正確なビュー合成を可能にします。 多様な実世界のデータセットに対する大規模な実験により、PointmapDiffusionは、シングルイメージのNVSタスクの他のベースラインに比べて、トレーニング可能なパラメータをはるかに少なく、高品質で複数ビューの一貫性のある結果が得られることを示した。

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