Fugu-MT 論文翻訳(概要): AREA3D: Active Reconstruction Agent with Unified Feed-Forward 3D Perception and Vision-Language Guidance

論文の概要: AREA3D: Active Reconstruction Agent with Unified Feed-Forward 3D Perception and Vision-Language Guidance

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.05131v1
Date: Fri, 28 Nov 2025 06:17:02 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2025-12-13 22:40:56.743888
Title: AREA3D: Active Reconstruction Agent with Unified Feed-Forward 3D Perception and Vision-Language Guidance
Title（参考訳）: AREA3D: 統合フィードフォワード3次元知覚とビジョンランゲージ誘導を用いたアクティブリコンストラクションエージェント
Abstract要約: アクティブな3D再構成により、エージェントは視点を自律的に選択し、正確で完全なシーン形状を得ることができる。本研究では,フィードフォワード3次元再構成モデルと視覚言語指導を利用したアクティブリコンストラクションエージェントAREA3Dを提案する。本フレームワークは、フィードフォワード再構成器からビュー不確実性モデリングを分離し、高価なオンライン最適化を伴わずに正確な不確実性推定を可能にする。
参考スコア（独自算出の注目度）: 36.125573065910594
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Active 3D reconstruction enables an agent to autonomously select viewpoints to efficiently obtain accurate and complete scene geometry, rather than passively reconstructing scenes from pre-collected images. However, existing active reconstruction methods often rely on hand-crafted geometric heuristics, which can lead to redundant observations without substantially improving reconstruction quality. To address this limitation, we propose AREA3D, an active reconstruction agent that leverages feed-forward 3D reconstruction models and vision-language guidance. Our framework decouples view-uncertainty modeling from the underlying feed-forward reconstructor, enabling precise uncertainty estimation without expensive online optimization. In addition, an integrated vision-language model provides high-level semantic guidance, encouraging informative and diverse viewpoints beyond purely geometric cues. Extensive experiments on both scene-level and object-level benchmarks demonstrate that AREA3D achieves state-of-the-art reconstruction accuracy, particularly in the sparse-view regime. Code will be made available at: https://github.com/TianlingXu/AREA3D .
Abstract（参考訳）: アクティブ3D再構成により、エージェントは、事前に収集した画像からシーンを受動的に再構成するのではなく、視点を自律的に選択して、正確で完全なシーン形状を効率的に得ることができる。しかし、既存のアクティブリコンストラクション手法は、しばしば手作りの幾何学的ヒューリスティックに頼っているため、リコンストラクションの品質を大幅に向上させることなく、冗長な観察につながる可能性がある。この制限に対処するために,フィードフォワード3D再構成モデルと視覚言語指導を利用したアクティブリコンストラクションエージェントAREA3Dを提案する。本フレームワークは、フィードフォワード再構成器からビュー不確実性モデリングを分離し、高価なオンライン最適化を伴わずに正確な不確実性推定を可能にする。さらに、統合視覚言語モデルは、純粋に幾何学的な手がかりを超えて、情報的かつ多様な視点を奨励する高レベルな意味指導を提供する。シーンレベルのベンチマークとオブジェクトレベルのベンチマークの両方において、AREA3Dは、特にスパース・ビュー・レシエーションにおいて、最先端の再構築精度を達成することを示す。コードは、https://github.com/TianlingXu/AREA3D で利用可能になる。

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