論文の概要: MirrorWorld: Taming Video Diffusion Models for Mirror Reflection Generation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2608.07463v1
- Date: Fri, 07 Aug 2026 17:58:10 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-08-10 16:21:25.589232
- Title: MirrorWorld: Taming Video Diffusion Models for Mirror Reflection Generation
- Title（参考訳）: MirrorWorld:ミラーリフレクション生成のためのビデオ拡散モデル
- Abstract要約: 本稿では,世代間のシーン・ミラー関係をモデル化したリフレクション対応映像インパインティングフレームワークを提案する。
MirrorWorldは、代表的な画像ベースリフレクション生成法よりも改善されたリフレクション再構成品質を実現する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 46.878264012748694
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Recent advances in video diffusion models (VDMs) have enabled high-fidelity video synthesis. However, generating mirror reflections remains challenging because the content within a mirror must remain consistent with the surrounding scene. Existing VDMs are not specifically designed to model scene-to-mirror relationships, which can lead to reflections with incorrect content or inconsistent spatial arrangements. We observe that mirror reflection generation involves two complementary challenges: determining what scene content should be reflected and how the reflected content should be spatially arranged within the mirror region. Motivated by this observation, we propose MirrorWorld, a reflection-aware video inpainting framework that models scene-to-mirror relationships during generation. Specifically, we introduce Semantic Relation Distillation (SRD), which transfers relational information from a frozen visual foundation model to encourage semantic associations between visible scene content and mirror regions. We further propose Geometric Transformation Alignment (GTA), which learns a transformation that guides the spatial arrangement of reflected content. The two components play complementary roles, with SRD modeling what should be reflected and GTA modeling how it should be arranged. To facilitate research on this problem, we construct a benchmark for video mirror reflection generation by repurposing four existing video mirror datasets into a unified reflection reconstruction task. Experimental results show that MirrorWorld achieves improved reflection reconstruction quality over representative image-based reflection generation methods and strong video inpainting baselines.
- Abstract（参考訳）: ビデオ拡散モデル(VDM)の最近の進歩により、高忠実度ビデオ合成が可能になった。
しかし、ミラー内の内容が周囲のシーンと一致しなくてはならないため、ミラー反射の生成は依然として困難である。
既存のVDMは、シーンとミラーの関係をモデル化するために特別に設計されたものではない。
ミラー反射生成には,どのシーン内容が反映されるべきか,どのように反射内容がミラー領域内に空間的に配置されるべきか,という2つの相補的な課題が伴う。
この観察に触発され,世代間のシーン・ミラー関係をモデル化したリフレクション・アウェア・ビデオ・インペイント・フレームワークであるMirrorWorldを提案する。
具体的には,映像コンテンツとミラー領域のセマンティックな関連性を促進するために,凍結した視覚基盤モデルから関係情報を伝達するセマンティックリレーショナル蒸留(SRD)を提案する。
さらに, 反射コンテンツの空間的配置を導く変換を学習する幾何学的変換アライメント(GTA)を提案する。
2つのコンポーネントは相補的な役割を担い、SRDは何を反映すべきかを、GTAはどのように配置するかをモデル化する。
そこで本研究では,既存の4つの映像ミラーデータセットを統合反射再構成タスクに再利用することで,映像ミラー反射生成のためのベンチマークを構築した。
実験結果から,MirrorWorldは画像ベース反射生成法と高精細な映像インパインティングベースラインに比較して,反射再現性の向上を実現していることがわかった。
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