論文の概要: SceneReGen: Generative Reconstruction of 3D Scenes from a Single Image

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2608.23930v1
• Date: Tue, 25 Aug 2026 00:29:37 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-08-26 14:09:34.669747
• Title: SceneReGen: Generative Reconstruction of 3D Scenes from a Single Image
• Title（参考訳）: SceneReGen: 単一画像からの3Dシーンの生成的再構築
• Authors: Zefan Tian, Yuteng Ye, Yiheng Zhang, Yuhang Yang, Xueqiang Lv, Shizhou Zhang, Le Liu, Di Xu,
• Abstract要約: 我々は、シーン再構築を完全なオブジェクト資産の生成と組み立てとして再解釈する生成的再構築フレームワークであるSceneReGenを紹介した。 SceneReGenは、選択的なポーズ係数化を通じて生成/再構成ギャップに対処する。 SceneReGenは評価手法の中で,最高のシーンレベルCD,シーンレベルFスコア,3DバウンディングボックスIoUを実現している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 24.844593424101618
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Single-image 3D scene reconstruction must complete partially observed objects and place them coherently in a shared observation-aligned scene frame. Object-level generative priors offer strong completion ability, but their centered, scale-normalized outputs are typically expressed in an object frame, creating a fundamental representation gap between object generation and scene reconstruction. We introduce SceneReGen, a generative reconstruction framework that reinterprets scene reconstruction as the generation and assembly of complete object assets in a shared observation-aligned scene frame. SceneReGen addresses the generation-reconstruction gap through selective pose factorization: each object's observed orientation is encoded directly in the generated mesh, while translation and scale are estimated from instance-level and global scene evidence. Given a scene image and instance masks, a geometry encoder extracts dense cues; learnable shape queries condition a pretrained DiT-based 3D generator to produce complete meshes in their observed orientations, while position queries fuse object and scene features to assemble them in the shared frame. On the 3D-FUTURE evaluation subset, SceneReGen achieves the best scene-level CD, scene-level F-Score, and 3D bounding-box IoU among the evaluated methods, ties the best object-level CD, and ranks second in object-level F-Score. Qualitative outputs in autonomous-driving and embodied-AI scenes further illustrate the potential of asset-centric reconstruction beyond indoor furniture.
• Abstract（参考訳）: シングルイメージの3Dシーン再構成は、部分的に観察対象を完了し、それらを共有された観察アラインなシーンフレームにコヒーレントに配置する必要がある。 オブジェクトレベルの生成先行は、強い補完能力を提供するが、その中心となる、スケール正規化された出力は、通常、オブジェクトフレームで表現され、オブジェクト生成とシーン再構築の基本的な表現ギャップを生み出す。 SceneReGenは、シーン再構成を、共有された観察アライメントシーンフレームにおける完全なオブジェクトアセットの生成とアセンブリとして再解釈する、生成的再構築フレームワークである。 SceneReGenは、選択的なポーズ因数分解によって生成/再構成ギャップに対処する: 各オブジェクトの観測された向きは、生成されたメッシュに直接エンコードされ、一方、翻訳とスケールは、インスタンスレベルおよびグローバルなシーンエビデンスから推定される。 ジオメトリエンコーダは、シーン画像とインスタンスマスクが与えられた場合、密集したキューを抽出し、学習可能な形状クエリ条件として、DiTベースの3Dジェネレータを使用して、観察された向きで完全なメッシュを生成し、位置クエリはオブジェクトとシーン特徴を融合して共有フレームに組み立てる。 3D-Future評価サブセットでは、評価方法のうち、シーンレベルCD、シーンレベルFスコア、および3DバウンディングボックスIoUを達成し、オブジェクトレベルCDを結合し、オブジェクトレベルFスコアで2位にランク付けする。 自動運転と組込みAIのシーンにおける質的なアウトプットは、屋内家具を超えて資産中心の再構築の可能性をさらに示している。

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