論文の概要: Extend3D: Town-Scale 3D Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.29387v1
• Date: Tue, 31 Mar 2026 07:55:04 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-04-01 15:25:03.27406
• Title: Extend3D: Town-Scale 3D Generation
• Title（参考訳）: Extend3D: 町並みの3D世代
• Authors: Seungwoo Yoon, Jinmo Kim, Jaesik Park,
• Abstract要約: 1枚の画像から3Dシーンを生成するためのトレーニング不要パイプラインであるExtended3Dを提案する。 拡張潜在空間を重なり合うパッチに分割することにより、各パッチにオブジェクト中心の3D生成モデルを適用し、各ステップで結合する。 3次元リファインメントにおける3次元構造の不完全さをノイズとして扱うことにより,低騒音という概念による3次元合成が可能となる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 31.052455723067684
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In this paper, we propose Extend3D, a training-free pipeline for 3D scene generation from a single image, built upon an object-centric 3D generative model. To overcome the limitations of fixed-size latent spaces in object-centric models for representing wide scenes, we extend the latent space in the $x$ and $y$ directions. Then, by dividing the extended latent space into overlapping patches, we apply the object-centric 3D generative model to each patch and couple them at each time step. Since patch-wise 3D generation with image conditioning requires strict spatial alignment between image and latent patches, we initialize the scene using a point cloud prior from a monocular depth estimator and iteratively refine occluded regions through SDEdit. We discovered that treating the incompleteness of 3D structure as noise during 3D refinement enables 3D completion via a concept, which we term under-noising. Furthermore, to address the sub-optimality of object-centric models for sub-scene generation, we optimize the extended latent during denoising, ensuring that the denoising trajectories remain consistent with the sub-scene dynamics. To this end, we introduce 3D-aware optimization objectives for improved geometric structure and texture fidelity. We demonstrate that our method yields better results than prior methods, as evidenced by human preference and quantitative experiments.
• Abstract（参考訳）: 本論文では,オブジェクト中心の3D生成モデルに基づいて,単一の画像から3Dシーンを生成するトレーニングフリーパイプラインであるExtended3Dを提案する。 ワイドシーンを表すオブジェクト中心モデルにおける固定サイズ潜在空間の制限を克服するために、この潜在空間を$x$および$y$方向で拡張する。 そして、拡張潜在空間を重なり合うパッチに分割することにより、各パッチにオブジェクト中心の3D生成モデルを適用し、各ステップでそれらを結合する。 画像条件付きパッチワイド3D生成では,画像と潜時パッチの間に厳密な空間的アライメントが要求されるため,単眼深度推定器から先行する点雲を用いてシーンを初期化し,SDEdit を用いて隠蔽領域を反復的に洗練する。 その結果,3次元補聴器の非完全性を3次元補聴器のノイズとして扱うことで,低ノイズ化という概念による3次元補聴を実現できることがわかった。 さらに、サブシーン生成のためのオブジェクト中心モデルのサブ最適性に対処するため、デノナイジング中の拡張潜在状態を最適化し、デノナイジング軌道がサブシーンダイナミクスと整合性を保つことを保証する。 この目的のために,幾何学的構造とテクスチャの忠実度を改善するための3D対応最適化手法を提案する。 我々は,人間の嗜好や定量的実験によって実証されたように,従来の方法よりも優れた結果が得られることを示す。

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