論文の概要: SuperPC: A Single Diffusion Model for Point Cloud Completion, Upsampling, Denoising, and Colorization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.14558v1
• Date: Tue, 18 Mar 2025 03:21:58 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-20 15:29:57.420999
• Title: SuperPC: A Single Diffusion Model for Point Cloud Completion, Upsampling, Denoising, and Colorization
• Title（参考訳）: SuperPC: ポイントクラウドコンプリート、アップサンプリング、デノイング、カラー化のための単一拡散モデル
• Authors: Yi Du, Zhipeng Zhao, Shaoshu Su, Sharath Golluri, Haoze Zheng, Runmao Yao, Chen Wang,
• Abstract要約: 4つの処理タスクを同時に処理できる最初の統一拡散モデルであるSuperPCを紹介する。 提案手法では,新しい空間混合拡散戦略によって強化された3レベル拡散フレームワークを用いる。 以上の結果から,SuperPCは4つのタスクのすべてにおいて,最先端の特殊モデルよりも優れていたことが分かる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.478524619943988
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Point cloud (PC) processing tasks-such as completion, upsampling, denoising, and colorization-are crucial in applications like autonomous driving and 3D reconstruction. Despite substantial advancements, prior approaches often address each of these tasks independently, with separate models focused on individual issues. However, this isolated approach fails to account for the fact that defects like incompleteness, low resolution, noise, and lack of color frequently coexist, with each defect influencing and correlating with the others. Simply applying these models sequentially can lead to error accumulation from each model, along with increased computational costs. To address these challenges, we introduce SuperPC, the first unified diffusion model capable of concurrently handling all four tasks. Our approach employs a three-level-conditioned diffusion framework, enhanced by a novel spatial-mix-fusion strategy, to leverage the correlations among these four defects for simultaneous, efficient processing. We show that SuperPC outperforms the state-of-the-art specialized models as well as their combination on all four individual tasks.
• Abstract（参考訳）: ポイントクラウド(PC)処理タスク - 自動走行や3D再構成のようなアプリケーションでは、完了、アップサンプリング、デノイング、カラー化が不可欠である。 大幅な進歩にもかかわらず、事前のアプローチは個々の問題に焦点をあてた別々のモデルで、これらのタスクに独立して対処することが多い。 しかし、この孤立したアプローチは、不完全性、低分解能、ノイズ、色不足などの欠陥が頻繁に共存し、各欠陥が他の欠陥に影響を与え、それと関連しているという事実を考慮できない。 これらのモデルを逐次適用すれば、計算コストの増加とともに、各モデルからエラーが蓄積される可能性がある。 これらの課題に対処するために,4つのタスクを同時に処理できる最初の統合拡散モデルであるSuperPCを導入する。 提案手法では, 空間混合拡散法により拡張された3レベル拡散フレームワークを用いて, これら4つの欠陥間の相関を同時に, 効率的な処理に活用する。 以上の結果から,SuperPCは4つのタスクのすべてにおいて,最先端の特殊モデルよりも優れていたことが分かる。

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