論文の概要: Multi-view Pyramid Transformer: Look Coarser to See Broader

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.07806v1
• Date: Mon, 08 Dec 2025 18:39:27 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-12-09 22:03:55.006763
• Title: Multi-view Pyramid Transformer: Look Coarser to See Broader
• Title（参考訳）: マルチビューピラミッドトランス
• Authors: Gyeongjin Kang, Seungkwon Yang, Seungtae Nam, Younggeun Lee, Jungwoo Kim, Eunbyung Park,
• Abstract要約: MVP(Multi-view Pyramid Transformer)はスケーラブルなマルチビュートランスアーキテクチャである。 MVPは、数十から数百の画像から1回のフォワードパスで、大きな3Dシーンを直接再構築する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.61202275514641
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: We propose Multi-view Pyramid Transformer (MVP), a scalable multi-view transformer architecture that directly reconstructs large 3D scenes from tens to hundreds of images in a single forward pass. Drawing on the idea of ``looking broader to see the whole, looking finer to see the details," MVP is built on two core design principles: 1) a local-to-global inter-view hierarchy that gradually broadens the model's perspective from local views to groups and ultimately the full scene, and 2) a fine-to-coarse intra-view hierarchy that starts from detailed spatial representations and progressively aggregates them into compact, information-dense tokens. This dual hierarchy achieves both computational efficiency and representational richness, enabling fast reconstruction of large and complex scenes. We validate MVP on diverse datasets and show that, when coupled with 3D Gaussian Splatting as the underlying 3D representation, it achieves state-of-the-art generalizable reconstruction quality while maintaining high efficiency and scalability across a wide range of view configurations.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,大規模3Dシーンを複数枚から数百枚まで1回の前方通過で直接再構成するスケーラブルなマルチビューピラミッドトランスアーキテクチャであるMulti-view Pyramid Transformer (MVP)を提案する。 MVPは2つのコア設計原則に基づいて構築されています。 1) 局所的視点からグループ,究極的にはシーン全体に至るまで,モデルの視点を徐々に広げる地域-言語間階層。 2) 詳細な空間表現から始まり,それらをコンパクトで情報密度の高いトークンに段階的に集約する,微粒で粗いビュー内階層。 この二重階層は計算効率と表現豊かさの両方を実現し、大規模で複雑なシーンの高速な再構築を可能にする。 MVPを多種多様なデータセットで検証し、基礎となる3次元表現として3次元ガウススプラッティングと組み合わせることで、最先端の汎用化可能な再構築品質を実現し、幅広いビュー構成における高い効率性とスケーラビリティを維持できることを示す。

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