論文の概要: Top2Ground: A Height-Aware Dual Conditioning Diffusion Model for Robust Aerial-to-Ground View Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.08258v1
• Date: Wed, 12 Nov 2025 01:49:25 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-11-12 20:17:03.722523
• Title: Top2Ground: A Height-Aware Dual Conditioning Diffusion Model for Robust Aerial-to-Ground View Generation
• Title（参考訳）: Top2Ground:ロバスト・エアリアル・ツー・グラウンドビュー生成のための高認識デュアルコンディショニング拡散モデル
• Authors: Jae Joong Lee, Bedrich Benes,
• Abstract要約: Top2Groundは、空中入力画像から地上画像を直接生成する新しい拡散法である。 本研究では,VAE符号化空間特徴の共役表現にデノナイジング過程を規定する。 Top2Groundは、広視野と狭視野の両方を強力に扱うことができ、その強力な一般化能力を強調している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.377332218510743
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Generating ground-level images from aerial views is a challenging task due to extreme viewpoint disparity, occlusions, and a limited field of view. We introduce Top2Ground, a novel diffusion-based method that directly generates photorealistic ground-view images from aerial input images without relying on intermediate representations such as depth maps or 3D voxels. Specifically, we condition the denoising process on a joint representation of VAE-encoded spatial features (derived from aerial RGB images and an estimated height map) and CLIP-based semantic embeddings. This design ensures the generation is both geometrically constrained by the scene's 3D structure and semantically consistent with its content. We evaluate Top2Ground on three diverse datasets: CVUSA, CVACT, and the Auto Arborist. Our approach shows 7.3% average improvement in SSIM across three benchmark datasets, showing Top2Ground can robustly handle both wide and narrow fields of view, highlighting its strong generalization capabilities.
• Abstract（参考訳）: 地上の視界から地上レベルの画像を生成することは、極端な視点の相違、閉塞、限られた視野のために難しい課題である。 そこで本研究では,深度マップや3次元ボクセルなどの中間表現に頼ることなく,空中入力画像から光リアルな地上画像を直接生成する新しい拡散法であるTop2Groundを紹介する。 具体的には,VAE符号化された空間特徴(空中RGB画像と推定高さマップから)とCLIPに基づくセマンティック埋め込みの連成表現を規定する。 この設計により、生成はシーンの3D構造によって幾何学的に制約され、その内容と意味的に整合する。 CVUSA,CVACT,Auto Arboristの3つの多様なデータセットでTop2Groundを評価した。 我々のアプローチでは、3つのベンチマークデータセットでSSIMの平均的な改善が7.3%あり、Top2Groundは広視野と狭視野の両方を堅牢に処理でき、その強力な一般化能力を強調している。

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