論文の概要: World Tracing: Generative Pixel-Aligned Geometry Beyond the Visible

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2606.13652v1
• Date: Thu, 11 Jun 2026 17:52:48 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-06-12 15:55:27.970985
• Title: World Tracing: Generative Pixel-Aligned Geometry Beyond the Visible
• Title（参考訳）: 世界トラクション:視界を超越したピクセル配向幾何学の創出
• Authors: Hao Zhang, Mohamed El Banani, Jen-Hao Cheng, Paul Zhang, Yi Hua, Ben Mildenhall, Christoph Lassner, Narendra Ahuja, Gengshan Yang,
• Abstract要約: 我々は,3次元の点を観測画素と一致させて予測する生成画素整列幾何表現であるWorld Tracingを紹介した。 それぞれの入力ピクセルに対して、World Tracingは、第1層が可視面を表すカメラ空間の3Dポイントの順序付けられたスタックを予測する。 我々は、この表現を、複数の幾何学層を別個の識別トークンとして扱う世界追跡拡散変換器WT-DiTでインスタンス化する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 34.47550981952829
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Image-to-3D methods often trade off faithfulness and completeness: depth estimators are anchored to input pixels but stop at the visible surface, while image-to-3D models generate complete shapes that are often misaligned with the input. We introduce World Tracing, a generative pixel-aligned geometry representation that predicts 3D points aligned with observed pixels while completing geometry beyond the visible surface. For each input pixel, World Tracing predicts an ordered stack of camera-space 3D points, where the first layer represents the visible surface and subsequent layers represent front-to-back intersections with occluded surfaces. We instantiate this representation with a world-tracing diffusion transformer, WT-DiT, which treats multiple geometry layers as separate denoising tokens coupled through factorized and global attention. WT-DiT is trained with pixel-space flow matching and a mixed noise schedule that balances visible-surface reconstruction with occluded-geometry generation. World Tracing achieves strong performance on visible-surface reconstruction and complete geometry generation across object, scene, and dynamic benchmarks, outperforming both depth predictors and image-to-3D generators. It also preserves 2D-to-3D correspondence, enabling text-driven 3D scene editing, geometry-conditioned novel-view video synthesis, and training-free integration with textured-mesh generators.
• Abstract（参考訳）: 深度推定器は入力ピクセルに固定されているが、可視表面で停止する一方、画像から3Dモデルは入力と不一致の完全な形状を生成する。 本稿では,3次元点と観測画素との整合性を予測し,視界を超えて幾何学を完遂する,生成的画素整列幾何表現であるWorld Tracingを紹介する。 入力画素ごとに、World Tracingはカメラ空間の3Dポイントの順序付けられたスタックを予測する。 我々はこの表現をWT-DiT (World-tracing diffusion transformer) を用いてインスタンス化する。 WT-DiTは画素空間のフローマッチングと混合ノイズスケジュールで訓練され、視界の再構成と閉鎖幾何生成のバランスをとる。 World Tracingは、オブジェクト、シーン、ダイナミックベンチマークをまたいだ視覚表面の再構築と完全なジオメトリ生成において強力なパフォーマンスを実現し、深度予測器と画像から3Dジェネレータの両方を上回っている。 また、2D-to-3D対応を保ち、テキスト駆動の3Dシーン編集、幾何条件のノベルビュービデオ合成、テクスチャ化されたメッシュジェネレータとのトレーニング不要の統合を可能にする。

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