論文の概要: Beyond Geometry: Artistic Disparity Synthesis for Immersive 2D-to-3D

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.05906v1
• Date: Fri, 06 Mar 2026 04:51:53 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-09 13:17:45.092175
• Title: Beyond Geometry: Artistic Disparity Synthesis for Immersive 2D-to-3D
• Title（参考訳）: 幾何学を超えて:没入型2D-to-3Dのための芸術的異種合成
• Abstract要約: 目的を物理的に正確な異性推定から芸術的に整合した異性合成へとシフトさせる芸術的異性合成を提案する。 Art3Dは、グローバルな深さパラメータを局所的な芸術効果から切り離すためにデュアルパスアーキテクチャを使用する。 実験により,本手法は局所的なスクリーン外効果を再現する可能性を示し,撮影3Dコンテンツのグローバルな奥行きスタイルと整合性を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.74635633367679
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Current 2D-to-3D conversion methods achieve geometric accuracy but are artistically deficient, failing to replicate the immersive and emotionally resonant experience of professional 3D cinema. This is because geometric reconstruction paradigms mistake deliberate artistic intent, such as strategic zero-plane shifts for pop-out effects and local depth sculpting, for data noise or ambiguity. This paper argues for a new paradigm: Artistic Disparity Synthesis, shifting the goal from physically accurate disparity estimation to artistically coherent disparity synthesis. We propose Art3D, a preliminary framework exploring this paradigm. Art3D uses a dual-path architecture to decouple global depth parameters (macro-intent) from local artistic effects (visual brushstrokes) and learns from professional 3D film data via indirect supervision. We also introduce a preliminary evaluation method to quantify cinematic alignment. Experiments show our approach demonstrates potential in replicating key local out-of-screen effects and aligning with the global depth styles of cinematic 3D content, laying the groundwork for a new class of artistically-driven conversion tools.
• Abstract（参考訳）: 現在の2D-to-3D変換法は、幾何学的精度を実現するが、芸術的に不足しており、プロの3Dシネマの没入的かつ感情的に共鳴する経験を再現することができない。 これは、幾何学的再構成パラダイムが、ポップアウト効果のための戦略的ゼロプレーンシフトや、データノイズや曖昧さのために局所的な深度彫刻など、故意に芸術的な意図を間違えているためである。 芸術的不均質合成(Artic Disparity synthesis)は、物理的に正確な不均質推定から芸術的に整合した不均質合成(Artic Coherent Disparity synthesis)へとゴールをシフトする。 このパラダイムを探求する予備的なフレームワークであるArt3Dを提案する。 Art3Dはデュアルパスアーキテクチャを使用して、グローバルな深さパラメータ(マクロインテリジェント)を局所的な芸術効果(視覚ブラシストローク)から切り離し、間接的な監督を通じてプロの3Dフィルムデータから学習する。 また,撮影アライメントの定量化のための予備評価手法も導入した。 実験により,本手法は,局所的な画面外効果を再現する可能性を示し,撮影3Dコンテンツの世界的奥行きスタイルと整合性を示し,芸術的駆動型変換ツールの新たなクラスの基礎を築いた。

関連論文リスト

• Native3D: End-to-End 3D Scene Generation via Unified Mesh-Texture Modeling and Semantic Alignment [8.98466538269363]
  Native3Dは、2D中間表現を完全にバイパスする最初のエンドツーエンドの3Dシーン生成フレームワークである。 本稿では,トランスフォーマーを用いたシーンエンコーダを用いて,幾何学的構造とテクスチャの特徴を同時にモデル化したメッシュ・テクスチャ結合表現を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-06-05T10:13:17Z)
• PhyEdit: Towards Real-World Object Manipulation via Physically-Grounded Image Editing [24.0524480042673]
  画像編集フレームワークであるPhyEditを開発した。 このプラグアンドプレイ3Dとジョイント2D-3Dの監督を組み合わせることで,物理的精度と操作の整合性を効果的に向上する。 ペア画像と奥行きアノテーションを備えた3次元オブジェクト操作のための実世界のデータセットであるRealManip-10Kを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-04-08T15:53:57Z)
• ObjFiller-3D: Consistent Multi-view 3D Inpainting via Video Diffusion Models [76.80262068405243]
  3Dインパインティングは、しばしばマルチビュー2Dイメージのインパインティングに依存し、固有の不整合は、ぼやけたテクスチャ、空間的な不連続、視覚的アーティファクトを逸脱させる。 高品質で一貫した3Dオブジェクトを補完・編集するための新しい手法であるFiller-3Dを提案する。 映像と3Dの表現ギャップを解析し,映像のインパインティングモデルによる3Dシーンのインパインティングの適応を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-08-25T17:59:40Z)
• Visibility-Uncertainty-guided 3D Gaussian Inpainting via Scene Conceptional Learning [63.94919846010485]
  3DGI)は、複数の入力ビューから補完的な視覚的・意味的手がかりを効果的に活用することが困難である。 本稿では,異なる入力ビュー間での3Dポイントの視認性不確実性を計測し,それらを用いて3DGIを誘導する手法を提案する。 ViSibility-uncerTainty-guided 3DGIとシーンコンセプトAl学習を統合し,新しい3DGIフレームワークであるVISTAを構築した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-04-23T06:21:11Z)
• 3D-SSGAN: Lifting 2D Semantics for 3D-Aware Compositional Portrait Synthesis [11.457566989721078]
  既存の3D対応のポートレート合成手法は、強い3D一貫性を維持しながら、印象的な高品質な画像を生成することができる。 3D-SSGANは3次元合成画像合成のための新しいフレームワークである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-08T09:41:07Z)
• CC3D: Layout-Conditioned Generation of Compositional 3D Scenes [49.281006972028194]
  本稿では,複雑な3次元シーンを2次元セマンティックなシーンレイアウトで合成する条件生成モデルであるCC3Dを紹介する。 合成3D-FRONTと実世界のKITTI-360データセットに対する評価は、我々のモデルが視覚的および幾何学的品質を改善したシーンを生成することを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-03-21T17:59:02Z)
• 3D Cinemagraphy from a Single Image [73.09720823592092]
  3Dシネマグラフィー(3D Cinemagraphy)は、3D画像と2Dアニメーションを融合させる新しい技術である。 静止画1枚を入力として、視覚コンテンツアニメーションとカメラモーションの両方を含むビデオを生成することを目標としています。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-03-10T06:08:23Z)
• Realistic Image Synthesis with Configurable 3D Scene Layouts [59.872657806747576]
  本稿では,3次元シーンレイアウトに基づくリアルな画像合成手法を提案する。 提案手法では, セマンティッククラスラベルを入力として3Dシーンを抽出し, 3Dシーンの描画ネットワークを訓練する。 訓練された絵画ネットワークにより、入力された3Dシーンのリアルな外観の画像を描画し、操作することができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-08-23T09:44:56Z)
• Towards Realistic 3D Embedding via View Alignment [53.89445873577063]
  本稿では,3次元モデルを2次元背景画像に現実的に,かつ自動的に埋め込み,新たな画像を構成する,革新的なビューアライメントGAN(VA-GAN)を提案する。 VA-GANはテクスチャジェネレータとディファレンシャルディスクリミネーターで構成され、相互接続され、エンドツーエンドのトレーニングが可能である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-07-14T14:45:00Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。