論文の概要: Gen3R: 3D Scene Generation Meets Feed-Forward Reconstruction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.04090v1
• Date: Wed, 07 Jan 2026 16:57:30 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-01-09 02:15:23.694143
• Title: Gen3R: 3D Scene Generation Meets Feed-Forward Reconstruction
• Title（参考訳）: Gen3R:フィードフォワードを再構築する3Dシーンジェネレーション
• Authors: Jiaxin Huang, Yuanbo Yang, Bangbang Yang, Lin Ma, Yuewen Ma, Yiyi Liao,
• Abstract要約: Gen3RはRGBビデオとカメラポーズ、深度マップ、グローバルポイントクラウドを含む対応する3D幾何学の両方を生成する。 本手法は, 再生先を活用すれば, 復元の堅牢性を高めることができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 28.19356197940266
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We present Gen3R, a method that bridges the strong priors of foundational reconstruction models and video diffusion models for scene-level 3D generation. We repurpose the VGGT reconstruction model to produce geometric latents by training an adapter on its tokens, which are regularized to align with the appearance latents of pre-trained video diffusion models. By jointly generating these disentangled yet aligned latents, Gen3R produces both RGB videos and corresponding 3D geometry, including camera poses, depth maps, and global point clouds. Experiments demonstrate that our approach achieves state-of-the-art results in single- and multi-image conditioned 3D scene generation. Additionally, our method can enhance the robustness of reconstruction by leveraging generative priors, demonstrating the mutual benefit of tightly coupling reconstruction and generative models.
• Abstract（参考訳）: 我々は,シーンレベルの3次元生成のための基礎的再構成モデルと映像拡散モデルの強みを橋渡しするGen3Rを提案する。 我々は、VGGT再構成モデルを用いて、予め訓練されたビデオ拡散モデルの出現潜時と整合するように調整されたトークン上のアダプタをトレーニングすることで、幾何学的潜時を生成する。 これらの不整合で整合した潜水器を共同で生成することにより、Gen3RはRGBビデオと、カメラポーズ、深度マップ、大域点雲を含む対応する3D幾何学の両方を生成する。 実験により,本手法は1次元および複数次元条件付き3次元シーン生成において,最先端の成果が得られることが示された。 さらに, この手法は, 生成先行を生かし, 互いに密結合した再構成モデルと生成モデルの相互利益を示すことによって, 復元の堅牢性を高めることができる。

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