論文の概要: CymbaDiff: Structured Spatial Diffusion for Sketch-based 3D Semantic Urban Scene Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.13245v2
• Date: Thu, 16 Oct 2025 03:29:06 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-17 11:58:42.084881
• Title: CymbaDiff: Structured Spatial Diffusion for Sketch-based 3D Semantic Urban Scene Generation
• Title（参考訳）: CymbaDiff:Sketchを用いた3次元セマンティック都市景観生成のための構造的空間拡散
• Authors: Li Liang, Bo Miao, Xinyu Wang, Naveed Akhtar, Jordan Vice, Ajmal Mian,
• Abstract要約: フリーハンドスケッチと衛星画像から3D屋外セマンティックシーンを生成するための,最初の大規模ベンチマークであるSketchSem3Dを紹介する。 また,シーン生成における空間コヒーレンスを大幅に向上させるCyinder Mamba Diffusion (CymbaDiff)を提案する。 CymbaDiffは、優れたセマンティック一貫性、空間リアリズム、およびデータセット間の一般化を実現する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 55.74642848285121
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Outdoor 3D semantic scene generation produces realistic and semantically rich environments for applications such as urban simulation and autonomous driving. However, advances in this direction are constrained by the absence of publicly available, well-annotated datasets. We introduce SketchSem3D, the first large-scale benchmark for generating 3D outdoor semantic scenes from abstract freehand sketches and pseudo-labeled annotations of satellite images. SketchSem3D includes two subsets, Sketch-based SemanticKITTI and Sketch-based KITTI-360 (containing LiDAR voxels along with their corresponding sketches and annotated satellite images), to enable standardized, rigorous, and diverse evaluations. We also propose Cylinder Mamba Diffusion (CymbaDiff) that significantly enhances spatial coherence in outdoor 3D scene generation. CymbaDiff imposes structured spatial ordering, explicitly captures cylindrical continuity and vertical hierarchy, and preserves both physical neighborhood relationships and global context within the generated scenes. Extensive experiments on SketchSem3D demonstrate that CymbaDiff achieves superior semantic consistency, spatial realism, and cross-dataset generalization. The code and dataset will be available at https://github.com/Lillian-research-hub/CymbaDiff
• Abstract（参考訳）: 屋外の3Dセマンティックシーン生成は、都市シミュレーションや自動運転といった応用のための現実的でセマンティックにリッチな環境を生成する。 しかし、この方向の進歩は、公開され、十分に注釈付けされたデータセットがないことによって制約される。 衛星画像の抽象的なフリーハンドスケッチと擬似ラベル付きアノテーションから3次元屋外セマンティックシーンを生成するための,最初の大規模ベンチマークであるSketchSem3Dを紹介する。 SketchSem3Dには、SketchベースのSemanticKITTIとSketchベースのKITTI-360(対応するスケッチと注釈付き衛星画像と共にLiDARボクセルを含む)の2つのサブセットが含まれており、標準化され、厳密で多様な評価を可能にする。 また,屋外3次元シーン生成における空間コヒーレンスを大幅に向上させるCylinder Mamba Diffusion (CymbaDiff)を提案する。 CymbaDiffは、構造化された空間秩序を課し、円筒状の連続性と垂直階層を明示的に捉え、生成されたシーン内の物理的近傍関係とグローバルコンテキストの両方を保存する。 SketchSem3Dの大規模な実験は、CymbaDiffが優れたセマンティック一貫性、空間リアリズム、およびクロスデータセットの一般化を実現することを示した。 コードとデータセットはhttps://github.com/Lillian-research-hub/CymbaDiffで入手できる。

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