論文の概要: MOSAIC: Generating Consistent, Privacy-Preserving Scenes from Multiple Depth Views in Multi-Room Environments

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.13816v2
• Date: Mon, 24 Mar 2025 04:05:07 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-25 11:09:52.272612
• Title: MOSAIC: Generating Consistent, Privacy-Preserving Scenes from Multiple Depth Views in Multi-Room Environments
• Title（参考訳）: MOSAIC:マルチルーム環境における複数奥行きからの一貫性・プライバシー保護シーンの生成
• Authors: Zhixuan Liu, Haokun Zhu, Rui Chen, Jonathan Francis, Soonmin Hwang, Ji Zhang, Jean Oh,
• Abstract要約: 奥行き画像のみから多室屋内環境のプライバシ保存型デジタル双対を生成するための,拡散に基づく新しいアプローチを提案する。 我々のアプローチの中心は、新しいMOSAIC(Multi-view Overlapped Scene Alignment with Implicit Consistency)モデルである。 実験により、MOSAICは複雑なマルチルーム環境の再構築において、画像の忠実度測定における最先端のベースラインよりも優れていることが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.093508273042392
• License:
• Abstract: We introduce a novel diffusion-based approach for generating privacy-preserving digital twins of multi-room indoor environments from depth images only. Central to our approach is a novel Multi-view Overlapped Scene Alignment with Implicit Consistency (MOSAIC) model that explicitly considers cross-view dependencies within the same scene in the probabilistic sense. MOSAIC operates through a novel inference-time optimization that avoids error accumulation common in sequential or single-room constraint in panorama-based approaches. MOSAIC scales to complex scenes with zero extra training and provably reduces the variance during denoising processes when more overlapping views are added, leading to improved generation quality. Experiments show that MOSAIC outperforms state-of-the-art baselines on image fidelity metrics in reconstructing complex multi-room environments. Project page is available at: https://mosaic-cmubig.github.io
• Abstract（参考訳）: 奥行き画像のみから多室屋内環境のプライバシ保存型デジタル双生児を生成するための新しい拡散型アプローチを提案する。 我々のアプローチの中心は、確率論的意味において同じシーン内でクロスビュー依存関係を明示的に考慮する、新しいMOSAIC(Multi-view Overlapped Scene Alignment with Implicit Consistency)モデルである。 MOSAICは、パノラマベースのアプローチにおいて、シーケンシャルまたはシングルルームの制約で共通するエラーの蓄積を回避する新しい推論時間最適化を運用している。 MOSAICは、余分なトレーニングをゼロにして複雑なシーンにスケールし、より多くのオーバーラップビューを追加すると、デノナイズプロセスのばらつきを確実に低減し、生成品質が向上する。 実験により、MOSAICは複雑なマルチルーム環境の再構築において、画像の忠実度測定における最先端のベースラインよりも優れていることが示された。 プロジェクトページは、https://mosaic-cmubig.github.io.comで公開されている。

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