論文の概要: MoMaps: Semantics-Aware Scene Motion Generation with Motion Maps

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.11107v1
• Date: Mon, 13 Oct 2025 07:56:19 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-14 18:06:30.25159
• Title: MoMaps: Semantics-Aware Scene Motion Generation with Motion Maps
• Title（参考訳）: MoMaps: モーションマップを用いたセマンティックなシーンモーション生成
• Authors: Jiahui Lei, Kyle Genova, George Kopanas, Noah Snavely, Leonidas Guibas,
• Abstract要約: 本稿では,実世界の映像から意味的かつ機能的に意味のある3D動画を学習する上での課題について論じる。 既存の生成画像モデルから生成可能な3次元シーン動作のための画素対応モーションマップ表現を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 31.864441290577545
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This paper addresses the challenge of learning semantically and functionally meaningful 3D motion priors from real-world videos, in order to enable prediction of future 3D scene motion from a single input image. We propose a novel pixel-aligned Motion Map (MoMap) representation for 3D scene motion, which can be generated from existing generative image models to facilitate efficient and effective motion prediction. To learn meaningful distributions over motion, we create a large-scale database of MoMaps from over 50,000 real videos and train a diffusion model on these representations. Our motion generation not only synthesizes trajectories in 3D but also suggests a new pipeline for 2D video synthesis: first generate a MoMap, then warp an image accordingly and complete the warped point-based renderings. Experimental results demonstrate that our approach generates plausible and semantically consistent 3D scene motion.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,実世界の映像から意味的かつ機能的に意味のある3D映像を学習し,単一の入力画像から将来の3D映像を予測できるようにするという課題に対処する。 本稿では,既存の生成画像モデルから生成可能な3次元シーン動作のための新しいピクセル対応モーションマップ(MoMap)表現を提案する。 動きよりも意味のある分布を学習するために,5万本以上の実ビデオからMoMapの大規模データベースを作成し,これらの表現上で拡散モデルを訓練する。 私たちのモーション生成は3Dで軌跡を合成するだけでなく、2Dビデオ合成のためのパイプラインも提案します。 実験結果から,本手法は3次元シーンの動作を可塑性かつセマンティックに整合的に生成することが示された。

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