論文の概要: Pygmalion Effect in Vision: Image-to-Clay Translation for Reflective Geometry Reconstruction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.21098v1
• Date: Wed, 26 Nov 2025 06:34:58 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-11-27 18:37:58.990659
• Title: Pygmalion Effect in Vision: Image-to-Clay Translation for Reflective Geometry Reconstruction
• Title（参考訳）: 視覚におけるピグマリオン効果:反射幾何再構成のための画像からクレー変換
• Authors: Gayoung Lee, Junho Kim, Jin-Hwa Kim, Junmo Kim,
• Abstract要約: ピグマリオン・エフェクト・イン・ビジョン(Pygmalion Effect in Vision)は、画像から粘土への変換を通じて、反射物体を粘土のような形に"彫刻"する新しいフレームワークである。 ピグマリオンの神話に触発された本手法は,本質的な幾何学的整合性を維持しつつ,特異なキューを抑えることを学ぶ。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 34.261318579652816
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Understanding reflection remains a long-standing challenge in 3D reconstruction due to the entanglement of appearance and geometry under view-dependent reflections. In this work, we present the Pygmalion Effect in Vision, a novel framework that metaphorically "sculpts" reflective objects into clay-like forms through image-to-clay translation. Inspired by the myth of Pygmalion, our method learns to suppress specular cues while preserving intrinsic geometric consistency, enabling robust reconstruction from multi-view images containing complex reflections. Specifically, we introduce a dual-branch network in which a BRDF-based reflective branch is complemented by a clay-guided branch that stabilizes geometry and refines surface normals. The two branches are trained jointly using the synthesized clay-like images, which provide a neutral, reflection-free supervision signal that complements the reflective views. Experiments on both synthetic and real datasets demonstrate substantial improvement in normal accuracy and mesh completeness over existing reflection-handling methods. Beyond technical gains, our framework reveals that seeing by unshining, translating radiance into neutrality, can serve as a powerful inductive bias for reflective object geometry learning.
• Abstract（参考訳）: リフレクションの理解は、ビュー依存リフレクションの下での外観と幾何学の絡み合いによる3次元再構成における長年の課題である。 本研究では、画像から粘土への変換を通じて、反射物体を粘土のような形に「彫刻」する新しい枠組みであるPygmalion Effect in Visionを紹介する。 Pygmalion の神話に触発された本手法は,内在的な幾何学的整合性を保ちながら特異なキューを抑えることを学習し,複雑な反射を含む多視点画像からの堅牢な再構成を可能にする。 具体的には、BRDFをベースとした反射分枝を粘土誘導分枝で補完し、幾何を安定化し、表面の正規性を洗練するデュアルブランチネットワークを導入する。 2つの枝は、合成された粘土のような画像を使って共同で訓練され、反射ビューを補完する中立で反射のない監視信号を提供する。 合成データセットと実データセットの両方の実験は、既存のリフレクションハンドリング法よりも正常な精度とメッシュ完全性を大幅に改善したことを示している。 技術的利益以外にも、我々のフレームワークは、放射光を中立性に変換することで、反射的オブジェクト幾何学学習の強力な帰納的バイアスとなることを明らかにしている。

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