論文の概要: AuraFusion360: Augmented Unseen Region Alignment for Reference-based 360° Unbounded Scene Inpainting

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.05176v2
• Date: Tue, 25 Mar 2025 16:21:19 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-26 20:13:58.180334
• Title: AuraFusion360: Augmented Unseen Region Alignment for Reference-based 360° Unbounded Scene Inpainting
• Title（参考訳）: AuraFusion360: 参照ベース360°非有界皮膜の非可視領域アライメント
• Authors: Chung-Ho Wu, Yang-Jung Chen, Ying-Huan Chen, Jie-Ying Lee, Bo-Hsu Ke, Chun-Wei Tuan Mu, Yi-Chuan Huang, Chin-Yang Lin, Min-Hung Chen, Yen-Yu Lin, Yu-Lun Liu,
• Abstract要約: 仮想現実からアーキテクチャビジュアライゼーションまで、アプリケーションには3次元のシーンインペイントが不可欠だ。 本稿では,ガウススプラッティングで表現された3次元シーンにおいて,高品質な物体の除去と穴埋めを可能にする新しい参照ベース手法であるAuraFusion360を提案する。 また,360-USIDは,地上の真実を表現した360degシーンの包括的データセットである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.177483700681377
• License:
• Abstract: Three-dimensional scene inpainting is crucial for applications from virtual reality to architectural visualization, yet existing methods struggle with view consistency and geometric accuracy in 360{\deg} unbounded scenes. We present AuraFusion360, a novel reference-based method that enables high-quality object removal and hole filling in 3D scenes represented by Gaussian Splatting. Our approach introduces (1) depth-aware unseen mask generation for accurate occlusion identification, (2) Adaptive Guided Depth Diffusion, a zero-shot method for accurate initial point placement without requiring additional training, and (3) SDEdit-based detail enhancement for multi-view coherence. We also introduce 360-USID, the first comprehensive dataset for 360{\deg} unbounded scene inpainting with ground truth. Extensive experiments demonstrate that AuraFusion360 significantly outperforms existing methods, achieving superior perceptual quality while maintaining geometric accuracy across dramatic viewpoint changes.
• Abstract（参考訳）: 3次元シーンのインペイントは、仮想現実からアーキテクチャの可視化まで、アプリケーションには不可欠であるが、既存の手法では、360{\deg} 境界のないシーンでは、ビューの一貫性と幾何的精度に苦慮している。 本稿では,ガウススプラッティングで表現された3次元シーンにおいて,高品質な物体の除去と穴埋めを可能にする新しい参照ベース手法であるAuraFusion360を提案する。 提案手法では,(1)正確な閉塞識別のための奥行き認識型マスク生成,(2)適応ガイド深度拡散,(2)追加トレーニングを必要とせず正確な初期位置配置のためのゼロショット法,(3)多視点コヒーレンスのためのSDEditによるディテール強化を提案する。 360-USIDも導入しています。 大規模な実験により、AuraFusion360は既存の手法よりも大幅に優れており、劇的な視点の変化に対して幾何的精度を維持しつつ、知覚品質が優れていることが示されている。

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