論文の概要: Stepper: Stepwise Immersive Scene Generation with Multiview Panoramas
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.28980v1
- Date: Mon, 30 Mar 2026 20:26:28 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-04-01 15:25:02.840046
- Title: Stepper: Stepwise Immersive Scene Generation with Multiview Panoramas
- Title（参考訳）: Stepper: マルチビューパノラマによるステップワイズ没入型シーン生成
- Authors: Felix Wimbauer, Fabian Manhardt, Michael Oechsle, Nikolai Kalischek, Christian Rupprecht, Daniel Cremers, Federico Tombari,
- Abstract要約: テキスト駆動型没入型3Dシーン合成のための統合フレームワークであるStepperを提案する。
Stepperは新しい大規模なマルチビューパノラマデータセットでトレーニングされている。
最先端の忠実さと構造的な一貫性を実現し、以前のアプローチよりも優れています。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 101.58587238272462
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The synthesis of immersive 3D scenes from text is rapidly maturing, driven by novel video generative models and feed-forward 3D reconstruction, with vast potential in AR/VR and world modeling. While panoramic images have proven effective for scene initialization, existing approaches suffer from a trade-off between visual fidelity and explorability: autoregressive expansion suffers from context drift, while panoramic video generation is limited to low resolution. We present Stepper, a unified framework for text-driven immersive 3D scene synthesis that circumvents these limitations via stepwise panoramic scene expansion. Stepper leverages a novel multi-view 360° diffusion model that enables consistent, high-resolution expansion, coupled with a geometry reconstruction pipeline that enforces geometric coherence. Trained on a new large-scale, multi-view panorama dataset, Stepper achieves state-of-the-art fidelity and structural consistency, outperforming prior approaches, thereby setting a new standard for immersive scene generation.
- Abstract（参考訳）: テキストからの没入型3Dシーンの合成は、新しいビデオ生成モデルとフィードフォワード3D再構成によって急速に成熟し、AR/VRや世界モデリングにおいて大きな可能性を秘めている。
パノラマ画像はシーン初期化に有効であることが証明されているが、既存のアプローチは視覚的忠実度と探索可能性のトレードオフに悩まされている。
本稿では,テキスト駆動型没入型3Dシーン合成のための統合フレームワークであるStepperについて述べる。
Stepperは、幾何コヒーレンスを強制する幾何再構成パイプラインとともに、一貫した高解像度展開を可能にする、新しい多視点360度拡散モデルを活用する。
Stepperは、新しい大規模マルチビューパノラマデータセットに基づいて、最先端の忠実さと構造的一貫性を実現し、以前のアプローチよりも優れたパフォーマンスを実現し、没入型シーン生成の新しい標準を設定する。
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