論文の概要: StyledStreets: Multi-style Street Simulator with Spatial and Temporal Consistency

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.21104v1
• Date: Thu, 27 Mar 2025 02:52:29 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-28 12:52:49.077096
• Title: StyledStreets: Multi-style Street Simulator with Spatial and Temporal Consistency
• Title（参考訳）: StyledStreets:空間的・時間的整合性を有するマルチスタイルストリートシミュレータ
• Authors: Yuyin Chen, Yida Wang, Xueyang Zhang, Kun Zhan, Peng Jia, Yifei Zhan, Xianpeng Lang,
• Abstract要約: textbfStyledStreetsは、命令駆動のシーン編集を実現するマルチスタイルのストリートシミュレータである。 ハイブリッド埋め込みスキームは、過渡的なスタイル属性から永続的なシーン幾何学を分離する。 統一パラメトリックモデルは 正規化更新による 幾何学的ドリフトを防ぐ
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.860619819904401
• License:
• Abstract: Urban scene reconstruction requires modeling both static infrastructure and dynamic elements while supporting diverse environmental conditions. We present \textbf{StyledStreets}, a multi-style street simulator that achieves instruction-driven scene editing with guaranteed spatial and temporal consistency. Building on a state-of-the-art Gaussian Splatting framework for street scenarios enhanced by our proposed pose optimization and multi-view training, our method enables photorealistic style transfers across seasons, weather conditions, and camera setups through three key innovations: First, a hybrid embedding scheme disentangles persistent scene geometry from transient style attributes, allowing realistic environmental edits while preserving structural integrity. Second, uncertainty-aware rendering mitigates supervision noise from diffusion priors, enabling robust training across extreme style variations. Third, a unified parametric model prevents geometric drift through regularized updates, maintaining multi-view consistency across seven vehicle-mounted cameras. Our framework preserves the original scene's motion patterns and geometric relationships. Qualitative results demonstrate plausible transitions between diverse conditions (snow, sandstorm, night), while quantitative evaluations show state-of-the-art geometric accuracy under style transfers. The approach establishes new capabilities for urban simulation, with applications in autonomous vehicle testing and augmented reality systems requiring reliable environmental consistency. Codes will be publicly available upon publication.
• Abstract（参考訳）: 都市景観の再構築には、様々な環境条件を守りながら、静的なインフラと動的要素の両方をモデル化する必要がある。 本稿では,空間的・時間的整合性を確保したマルチスタイルストリートシミュレータであるtextbf{StyledStreets}を提案する。 提案手法は,提案したポーズ最適化とマルチビュートレーニングによって強化された街路シナリオのための最先端のガウス・スプレイティング・フレームワーク上に構築され,3つの重要な革新を通じて,季節,気象条件,カメラ設定のフォトリアリスティックなスタイル転送を可能にする。 第二に、不確実性を考慮したレンダリングは、拡散前の監視ノイズを軽減し、極端なスタイルのバリエーションにわたって堅牢なトレーニングを可能にする。 第三に、統一されたパラメトリックモデルにより、定期的な更新による幾何学的ドリフトが防止され、7台の車載カメラの多視点一貫性が維持される。 本フレームワークは,原シーンの運動パターンと幾何学的関係を保存している。 定性的な結果は、様々な条件(雪、砂嵐、夜)間のプラウシブルな遷移を示す一方、定量的評価は、スタイル伝達における最先端の幾何学的精度を示す。 このアプローチは、自動運転車のテストや拡張現実システムにおける信頼性の高い環境整合性を必要とする、都市シミュレーションのための新しい能力を確立する。 コードは公開時に公開される。

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