論文の概要: Fill My Mirror: Geometry-Constrained Mirror Inpainting
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2609.03740v1
- Date: Thu, 03 Sep 2026 12:11:02 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-09-04 18:28:39.051953
- Title: Fill My Mirror: Geometry-Constrained Mirror Inpainting
- Title（参考訳）: 鏡を埋める:幾何学的に制約された鏡の塗装
- Abstract要約: 鏡の外観はシーンの幾何学と視点に依存しており、学習された外観だけでは合成が困難である。
シーンが固定され、ミラー領域のみが生成されるミラー塗装設定でこの問題に対処する。
生成モデルは、2つのマスク拡散戦略を通じてミラー領域を完了し、幾何的制約とモデルが学習した先行値とのバランスをとる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.396466872686494
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Mirrors are common in real-world images, yet producing geometrically consistent reflections with generative models remains challenging. Unlike most objects, mirror appearance depends on scene geometry and viewpoint, making it hard to synthesize using learned appearance priors alone. We address this in the mirror inpainting setting, where the scene is fixed and only the mirror region is generated. Our key insight is that much mirror content is geometrically constrained by the visible scene and need not be hallucinated. We estimate scene geometry and project visible content into the mirror to recover reflection regions determined by geometry. A generative model then completes the mirror region via a two-mask diffusion strategy balancing geometric constraints with the model's learned priors, reducing projection artifacts and improving reflection consistency. The method is training-free and applicable to complex real-world scenes. We evaluate on MirrorBench-V2 (synthetic) and real images. Using standard and geometry-aware metrics, we show that explicitly using scene geometry improves consistency.
- Abstract（参考訳）: ミラーは現実世界のイメージでは一般的であるが、幾何的に一貫した反射を生成モデルで生成することは依然として困難である。
多くの物体とは異なり、鏡の外観はシーンの幾何学や視点に依存しており、学習された外観だけでは合成が困難である。
シーンが固定され、ミラー領域のみが生成されるミラー塗装設定でこの問題に対処する。
私たちの重要な洞察は、多くのミラーコンテンツは、視覚的なシーンによって幾何学的に制約され、幻覚する必要はないということです。
我々は,鏡に映し出されるシーンの形状と可視コンテンツを推定し,幾何学的に決定された反射領域を復元する。
生成モデルは、2つのマスク拡散戦略を通じてミラー領域を完成させ、幾何学的制約をモデルの学習前の制約とバランスさせ、プロジェクションアーティファクトを低減し、反射整合性を改善する。
この方法はトレーニングフリーで、複雑な現実世界のシーンに適用できる。
MirrorBench-V2 (synthetic) および実画像について検討した。
標準および幾何学的メトリクスを用いて、シーン幾何を明示的に用いた場合、一貫性が向上することを示す。
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