論文の概要: PolarAnything: Diffusion-based Polarimetric Image Synthesis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.17268v2
• Date: Thu, 24 Jul 2025 04:33:14 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-25 13:02:36.873362
• Title: PolarAnything: Diffusion-based Polarimetric Image Synthesis
• Title（参考訳）: PolarAnything:拡散に基づく偏光画像合成
• Authors: Kailong Zhang, Youwei Lyu, Heng Guo, Si Li, Zhanyu Ma, Boxin Shi,
• Abstract要約: 本稿では,光リアリズムと物理精度の両方で単一のRGB入力から偏光画像を合成できるPolarAnythingを提案する。 実験により,我々のモデルは高品質な偏光画像を生成し,偏光からの形状などの下流タスクをサポートすることが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 59.14294818211059
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Polarization images facilitate image enhancement and 3D reconstruction tasks, but the limited accessibility of polarization cameras hinders their broader application. This gap drives the need for synthesizing photorealistic polarization images. The existing polarization simulator Mitsuba relies on a parametric polarization image formation model and requires extensive 3D assets covering shape and PBR materials, preventing it from generating large-scale photorealistic images. To address this problem, we propose PolarAnything, capable of synthesizing polarization images from a single RGB input with both photorealism and physical accuracy, eliminating the dependency on 3D asset collections. Drawing inspiration from the zero-shot performance of pretrained diffusion models, we introduce a diffusion-based generative framework with an effective representation strategy that preserves the fidelity of polarization properties. Experiments show that our model generates high-quality polarization images and supports downstream tasks like shape from polarization.
• Abstract（参考訳）: 偏光画像は、画像の強化と3D再構成作業を促進するが、偏光カメラのアクセシビリティの制限により、より広範な応用が妨げられる。 このギャップは、光リアリスティック偏光画像の合成の必要性を喚起する。 既存の偏光シミュレータである三葉は、パラメトリック偏光画像形成モデルに依存しており、形状とPBR材料をカバーする広範囲な3次元資産を必要とするため、大規模なフォトリアリスティック画像の生成を妨げている。 この問題に対処するために,PolaAnythingを提案する。PolaAnythingは1つのRGB入力から光リアリズムと物理的精度の両方で偏光画像を合成し,3Dアセットコレクションへの依存を解消する。 事前学習した拡散モデルのゼロショット性能からインスピレーションを得て,偏光特性の忠実さを保った効果的な表現戦略を持つ拡散型生成フレームワークを提案する。 実験により,我々のモデルは高品質な偏光画像を生成し,偏光からの形状などの下流タスクをサポートすることが示された。

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