論文の概要: UniQueR: Unified Query-based Feedforward 3D Reconstruction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.22851v1
• Date: Tue, 24 Mar 2026 06:42:02 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-25 19:53:37.337082
• Title: UniQueR: Unified Query-based Feedforward 3D Reconstruction
• Title（参考訳）: UniQueR: 統一クエリベースのフィードフォワード3D再構成
• Abstract要約: 提案するUniQueRは,未提示画像からの3次元再構成を効率よく正確に行うための,クエリベースの統合フィードフォワードフレームワークである。 我々のモデルは、明示的な幾何学的クエリとして機能する3Dアンカー点のコンパクトな集合を学習する。 Mip-NeRF 360とVR-NeRFの実験により、UniQueRはレンダリング品質と幾何学的精度の両方において最先端のフィードフォワード法を上回ることを示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 68.01984215138098
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We present UniQueR, a unified query-based feedforward framework for efficient and accurate 3D reconstruction from unposed images. Existing feedforward models such as DUSt3R, VGGT, and AnySplat typically predict per-pixel point maps or pixel-aligned Gaussians, which remain fundamentally 2.5D and limited to visible surfaces. In contrast, UniQueR formulates reconstruction as a sparse 3D query inference problem. Our model learns a compact set of 3D anchor points that act as explicit geometric queries, enabling the network to infer scene structure, including geometry in occluded regions--in a single forward pass. Each query encodes spatial and appearance priors directly in global 3D space (instead of per-frame camera space) and spawns a set of 3D Gaussians for differentiable rendering. By leveraging unified query interactions across multi-view features and a decoupled cross-attention design, UniQueR achieves strong geometric expressiveness while substantially reducing memory and computational cost. Experiments on Mip-NeRF 360 and VR-NeRF demonstrate that UniQueR surpasses state-of-the-art feedforward methods in both rendering quality and geometric accuracy, using an order of magnitude fewer primitives than dense alternatives.
• Abstract（参考訳）: 提案するUniQueRは,未提示画像からの3次元再構成を効率よく正確に行うための,クエリベースの統合フィードフォワードフレームワークである。 DUSt3R、VGGT、AnySplatといった既存のフィードフォワードモデルでは、基本的に2.5Dのままで可視面に限られるピクセルごとのポイントマップやガウスを予測できる。 対照的に、UniQueRはスパース3Dクエリ推論問題として再構成を定式化している。 我々のモデルは、3次元アンカーポイントのコンパクトな集合を明示的な幾何学的クエリとして学習し、ネットワークは1つのフォワードパスにおいて、閉鎖領域の幾何学を含むシーン構造を推論できる。 各クエリは、グローバルな3D空間(フレーム単位のカメラ空間ではなく)に直接空間と外観をエンコードし、異なるレンダリングのための3Dガウスのセットを生成する。 マルチビュー機能間の統合クエリインタラクションと分離されたクロスアテンション設計を活用することで、UniQueRは、メモリと計算コストを大幅に削減しつつ、強力な幾何学的表現性を実現する。 Mip-NeRF 360 と VR-NeRF の実験では、UniQueR はレンダリング品質と幾何学的精度の両方において最先端のフィードフォワード法を超越し、高密度な代替品よりも桁違いにプリミティブを減らした。

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