論文の概要: PixARMesh: Autoregressive Mesh-Native Single-View Scene Reconstruction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.05888v1
• Date: Fri, 06 Mar 2026 04:14:53 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-09 13:17:45.075491
• Title: PixARMesh: Autoregressive Mesh-Native Single-View Scene Reconstruction
• Title（参考訳）: PixARMesh: 自動回帰メッシュネイティブなシングルビューシーン再構築
• Authors: Xiang Zhang, Sohyun Yoo, Hongrui Wu, Chuan Li, Jianwen Xie, Zhuowen Tu,
• Abstract要約: PixARMeshは、単一のRGB画像から直接、完全な3D屋内シーンメッシュを自動再構成する手法である。 従来の方法とは異なり、PixARMeshは統一モデル内のオブジェクトレイアウトと幾何学を共同で予測し、一貫性とアーティスト対応のメッシュを生成する。 合成および実世界のデータセットの実験は、PixARMeshが最先端の再構築品質を達成することを示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 33.67730782532647
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We introduce PixARMesh, a method to autoregressively reconstruct complete 3D indoor scene meshes directly from a single RGB image. Unlike prior methods that rely on implicit signed distance fields and post-hoc layout optimization, PixARMesh jointly predicts object layout and geometry within a unified model, producing coherent and artist-ready meshes in a single forward pass. Building on recent advances in mesh generative models, we augment a point-cloud encoder with pixel-aligned image features and global scene context via cross-attention, enabling accurate spatial reasoning from a single image. Scenes are generated autoregressively from a unified token stream containing context, pose, and mesh, yielding compact meshes with high-fidelity geometry. Experiments on synthetic and real-world datasets show that PixARMesh achieves state-of-the-art reconstruction quality while producing lightweight, high-quality meshes ready for downstream applications.
• Abstract（参考訳）: PixARMeshは、単一のRGB画像から直接、完全な3D屋内シーンメッシュを自動再構成する手法である。 暗黙的な符号付き距離フィールドとポストホックレイアウトの最適化に依存する従来の方法とは異なり、PixARMeshは統一モデル内のオブジェクトレイアウトと幾何学を共同で予測し、1つの前方パスで一貫性とアーティスト対応のメッシュを生成する。 メッシュ生成モデルの最近の進歩に基づき、画素整列画像特徴とグローバルシーンコンテキストをクロスアテンションで拡張し、単一の画像から正確な空間推論を可能にする。 シーンは、コンテキスト、ポーズ、メッシュを含む統一トークンストリームから自己回帰的に生成され、高忠実度幾何学を備えたコンパクトメッシュが生成される。 合成および実世界のデータセットの実験は、PixARMeshが最先端の再構築品質を実現し、下流アプリケーションに適した軽量で高品質なメッシュを生成することを示している。

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