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
• Authors: Ping Chen, Zezhou Chen, Xingpeng Zhang, Yanlin Qian, Huan Hu, Xiang Liu, Zipeng Wang, Xin Wang, Zhaoxiang Liu, Kai Wang, Shiguo Lian,
• 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。

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