論文の概要: Generative Panoramic Image Stitching

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.07133v1
• Date: Tue, 08 Jul 2025 22:07:12 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-11 16:40:15.133765
• Title: Generative Panoramic Image Stitching
• Title（参考訳）: 生成パノラマ画像ストレッチ
• Authors: Mathieu Tuli, Kaveh Kamali, David B. Lindell,
• Abstract要約: 本研究では, シームレスなパノラマ合成を目的としたパノラマ画像縫合作業について紹介する。 従来の画像縫合パイプラインは、パノラマの大きなコヒーレントな領域を合成する際に失敗する。 本稿では,複数の参照画像に基づいてシーンの内容とレイアウトを保存するために,拡散型塗装モデルを微調整する手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.512280991285893
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: We introduce the task of generative panoramic image stitching, which aims to synthesize seamless panoramas that are faithful to the content of multiple reference images containing parallax effects and strong variations in lighting, camera capture settings, or style. In this challenging setting, traditional image stitching pipelines fail, producing outputs with ghosting and other artifacts. While recent generative models are capable of outpainting content consistent with multiple reference images, they fail when tasked with synthesizing large, coherent regions of a panorama. To address these limitations, we propose a method that fine-tunes a diffusion-based inpainting model to preserve a scene's content and layout based on multiple reference images. Once fine-tuned, the model outpaints a full panorama from a single reference image, producing a seamless and visually coherent result that faithfully integrates content from all reference images. Our approach significantly outperforms baselines for this task in terms of image quality and the consistency of image structure and scene layout when evaluated on captured datasets.
• Abstract（参考訳）: 本研究では, パララックス効果, 照明, カメラキャプチャ設定, スタイルの強い複数の参照画像の内容に忠実なシームレスなパノラマを合成することを目的としたパノラマ画像縫合作業について紹介する。 この困難な環境では、伝統的な画像ステッチパイプラインが失敗し、ゴーストやその他のアーティファクトで出力を生成する。 最近の生成モデルは、複数の参照画像と整合性のあるコンテンツを表現できるが、パノラマの大きなコヒーレントな領域を合成する作業は失敗する。 これらの制約に対処するために,複数の参照画像に基づいてシーンの内容とレイアウトを保存するための拡散ベースの塗装モデルを微調整する手法を提案する。 一度微調整すると、モデルは単一の参照画像から完全なパノラマを出力し、シームレスで視覚的に一貫性のある結果を生成し、すべての参照画像からのコンテンツを忠実に統合する。 提案手法は,画像の質と画像構造とシーンレイアウトの整合性の観点から,取得したデータセットで評価した場合において,このタスクのベースラインを著しく上回る。

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