論文の概要: PR-IQA: Partial-Reference Image Quality Assessment for Diffusion-Based Novel View Synthesis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.04576v1
• Date: Mon, 06 Apr 2026 10:17:41 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-04-07 15:49:19.170347
• Title: PR-IQA: Partial-Reference Image Quality Assessment for Diffusion-Based Novel View Synthesis
• Title（参考訳）: PR-IQA:拡散に基づく新しい視点合成のための部分参照画像品質評価
• Authors: Inseong Choi, Siwoo Lee, Seung-Hun Nam, Soohwan Song,
• Abstract要約: 異なるポーズからの参照画像を用いて拡散生成ビューを評価するフレームワークを提案する。 PR-IQAは、基幹の監督なしに、完全な参照レベルの精度を達成する。 我々の品質に配慮した3DGSアプローチは、一貫性をより効果的にフィルタリングし、優れた3D再構成とNVS結果を生み出す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.367653098793296
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Diffusion models are promising for sparse-view novel view synthesis (NVS), as they can generate pseudo-ground-truth views to aid 3D reconstruction pipelines like 3D Gaussian Splatting (3DGS). However, these synthesized images often contain photometric and geometric inconsistencies, and their direct use for supervision can impair reconstruction. To address this, we propose Partial-Reference Image Quality Assessment (PR-IQA), a framework that evaluates diffusion-generated views using reference images from different poses, eliminating the need for ground truth. PR-IQA first computes a geometrically consistent partial quality map in overlapping regions. It then performs quality completion to inpaint this partial map into a dense, full-image map. This completion is achieved via a cross-attention mechanism that incorporates reference-view context, ensuring cross-view consistency and enabling thorough quality assessment. When integrated into a diffusion-augmented 3DGS pipeline, PR-IQA restricts supervision to high-confidence regions identified by its quality maps. Experiments demonstrate that PR-IQA outperforms existing IQA methods, achieving full-reference-level accuracy without ground-truth supervision. Thus, our quality-aware 3DGS approach more effectively filters inconsistencies, producing superior 3D reconstructions and NVS results.The project page is available at https://kakaomacao.github.io/pr-iqa-project-page/.
• Abstract（参考訳）: 拡散モデルは、3Dガウス・スプレイティング(3DGS)のような3D再構成パイプラインを支援するために、擬似地上構造ビューを生成することができるため、スパースビューの新規ビュー合成(NVS)を約束している。 しかし、これらの合成画像は、しばしば測光的および幾何的不整合を含んでおり、それらの監督の直接的使用は、再構成を損なう可能性がある。 そこで我々は,異なるポーズからの参照画像を用いて拡散生成ビューを評価するフレームワークである部分参照画像品質評価(PR-IQA)を提案する。 PR-IQAはまず、重なり合う領域における幾何学的に一貫した部分的品質マップを計算する。 その後、この部分写像を濃密でフルイメージの地図に塗るために品質完備化を行う。 この完了は、参照ビューコンテキストを取り入れ、クロスビューの一貫性を確保し、徹底的な品質評価を可能にする、クロスアテンションメカニズムを通じて達成される。 拡散強化された3DGSパイプラインに統合されると、PR-IQAはその品質マップによって識別される高信頼領域に監督を限定する。 実験により、PR-IQAは既存のIQA法よりも優れており、地上のトラストの監督なしに全参照レベルの精度が達成されている。 このように、我々の品質に配慮した3DGSアプローチは、矛盾をより効果的にフィルタリングし、優れた3D再構成とNVS結果を生み出します。

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