論文の概要: SEGAR: Selective Enhancement for Generative Augmented Reality

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.24541v1
• Date: Wed, 25 Mar 2026 17:15:45 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-26 21:06:11.405508
• Title: SEGAR: Selective Enhancement for Generative Augmented Reality
• Title（参考訳）: SEGAR: ジェネレーティブ拡張現実のための選択的拡張
• Abstract要約: このビジョンを支援するために,拡散型世界モデルと選択的補正段階を組み合わせた予備的フレームワークSEGARを提案する。 世界モデルは、他の領域を保存しながら、地域固有の編集を施した拡張将来のフレームを生成し、修正段階はその後、他の領域に意図した拡張を保存しながら、現実の観察と安全クリティカルな領域を整列させる。 我々はこれを、生成的世界モデルに向けた初期段階として、将来のフレームを生成し、キャッシュし、必要に応じて選択的に修正できる実用的なARインフラストラクチャとして見ている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.847045805138407
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Generative world models offer a compelling foundation for augmented-reality (AR) applications: by predicting future image sequences that incorporate deliberate visual edits, they enable temporally coherent, augmented future frames that can be computed ahead of time and cached, avoiding per-frame rendering from scratch in real time. In this work, we present SEGAR, a preliminary framework that combines a diffusion-based world model with a selective correction stage to support this vision. The world model generates augmented future frames with region-specific edits while preserving others, and the correction stage subsequently aligns safety-critical regions with real-world observations while preserving intended augmentations elsewhere. We demonstrate this pipeline in driving scenarios as a representative setting where semantic region structure is well defined and real-world feedback is readily available. We view this as an early step toward generative world models as practical AR infrastructure, where future frames can be generated, cached, and selectively corrected on demand.
• Abstract（参考訳）: 故意に視覚的な編集を取り入れた将来の画像シーケンスを予測することによって、時間とともに計算され、キャッシュされるような、時間的に一貫性のある、拡張された将来のフレームを可能にし、フレーム毎のレンダリングをリアルタイムでゼロから回避する。 本研究では,拡散に基づく世界モデルと選択的補正段階を組み合わせた予備的フレームワークSEGARを提案する。 世界モデルは、他の領域を保存しながら、地域固有の編集を施した拡張将来のフレームを生成し、修正段階はその後、他の領域に意図した拡張を保存しながら、現実の観察と安全クリティカルな領域を整列させる。 このパイプラインは、セマンティックな領域構造が適切に定義され、現実のフィードバックが容易に利用できる代表的な設定として、シナリオを駆動する際の例を示す。 我々はこれを、生成的世界モデルに向けた初期段階として、将来のフレームを生成し、キャッシュし、必要に応じて選択的に修正できる実用的なARインフラストラクチャとして見ている。

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