論文の概要: PostureObjectstitch: Anomaly Image Generation Considering Assembly Relationships in Industrial Scenarios

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.13863v1
• Date: Wed, 15 Apr 2026 13:29:08 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-04-16 20:38:32.558294
• Title: PostureObjectstitch: Anomaly Image Generation Considering Assembly Relationships in Industrial Scenarios
• Title（参考訳）: PostureObjectstitch:産業シナリオにおける集合関係を考慮した異常画像生成
• Authors: Zebei Tong, Hongchang Chen, Yujie Lei, Gang Chen, Yushi Liu, Zhi Zheng, Hao Chen, Jieming Zhang, Ying Li, Dongpu Cao,
• Abstract要約: 既存の生成技術は、組立における産業部品のポーズと方向性をほとんど考慮しない。 本稿では,産業集積の要求を満たすための正確な生成を実現するために,PostureStitchObjectと呼ばれる新しい画像合成手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.34512791415563
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Image generation technology can synthesize condition-specific images to supplement real-world industrial anomaly data and enhance anomaly detection model performance. Existing generation techniques rarely account for the pose and orientation of industrial components in assembly, making the generated images difficult to utilize for downstream application. To solve this, we propose a novel image synthesis approach, called PostureObjectStitch, that achieves accurate generation to meet the requirement of industrial assembly. A condition decoupling approach is introduced to separate input multi-view images into high-frequency, texture, and RGB features. The feature temporal modulation mechanism adapts these features across diffusion model time-steps, enabling progressive generation from coarse to fine details while maintaining consistency. To ensure semantic accuracy, we introduce a conditional loss that enhances critical industrial elements and a geometric prior that guides component positioning for correct assembly relationships. Comprehensive experimental results on the MureCom dataset, our newly contributed DreamAssembly dataset, and the downstream application validate the outstanding performance of our method.
• Abstract（参考訳）: 画像生成技術は、条件固有画像を合成し、実世界の産業異常データを補完し、異常検出モデルの性能を向上させる。 既存の生成技術は、組立における産業部品の姿勢や方向性をほとんど考慮しておらず、生成した画像は下流での利用が困難である。 そこで本研究では,産業組立の要件を満たすための正確な生成を実現する,PostureObjectStitchと呼ばれる新しい画像合成手法を提案する。 入力されたマルチビュー画像を高周波・テクスチャ・RGB特徴に分離する条件デカップリング手法を提案する。 特徴時間変調機構は、これらの特徴を拡散モデル時間ステップに適応させ、一貫性を維持しながら粗い状態から細部まで進行的に生成することができる。 セマンティックな精度を確保するために、重要な産業要素を強化する条件付き損失と、正しい組立関係のためのコンポーネント位置決めを導く幾何学的先行を導入する。 MureComデータセット、新たに提供したDreamAssemblyデータセット、およびダウンストリームアプリケーションに関する総合的な実験結果により、本手法の優れた性能が検証された。

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