論文の概要: Holi-Spatial 360: Generative Reconstruction from Sparse Panoramas for Spatial Rendering and Intelligence

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2610.19502v1
• Date: Wed, 14 Oct 2026 03:21:09 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-10-15 21:06:15.934152
• Title: Holi-Spatial 360: Generative Reconstruction from Sparse Panoramas for Spatial Rendering and Intelligence
• Title（参考訳）: Holi-Spatial 360:空間レンダリングとインテリジェンスのためのスパースパノラマからの生成的再構成
• Abstract要約: Holi-Spatial 360は生成的再構築とデータキュレーションのフレームワークである。 オンライン不動産パノラマを注釈付きマルチルーム3D環境に変換する。 Holi360には、1K以上のマルチルーム3DGSシーン、100K以上のインスタンスアノテーション、2Mの空間質問応答ペアが含まれている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 31.80799673246686
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Spatial intelligence requires scalable 3D environments that are both photorealistic and semantically grounded, yet existing indoor datasets are dominated by room-scale captures and costly LiDAR acquisition. Online real-estate platforms offer abundant panoramas of diverse multi-room homes, but sparse viewpoints and texture-poor regions make reconstruction severely under-constrained. We introduce Holi-Spatial 360, a generative reconstruction and data curation framework for converting these panoramas into annotated multi-room 3D environments. Because reconstruction quality bounds subsequent generation, our Correspondence-Guided Geometric Optimization converts feed-forward reconstruction priors into reliable cross-view constraints and builds a coherent 3D Gaussian Splatting representation as 3D spatial memory. Adapted single-image and video priors then restore appearance and complete continuous trajectories while preserving observed content. The reconstructed scenes support arbitrary RGB-D rendering and an automated curation pipeline that combines end-to-end 3D grounding with VLM-based verification. Holi360 contains over 1K multi-room 3DGS scenes, more than 100K instance annotations, and 2M spatial question-answer pairs. We also introduce the Holi360 benchmark to evaluate the spatial understanding of VLMs in real-world, multi-room indoor environments. Experiments demonstrate superior reconstruction and curation quality under sparse panoramic inputs, while fine-tuning VLMs on Holi360 substantially improves spatial reasoning capabilities.
• Abstract（参考訳）: 空間的インテリジェンスには、フォトリアリスティックかつセマンティックな基盤を持つスケーラブルな3D環境が必要ですが、既存の屋内データセットは、ルームスケールのキャプチャとコストのかかるLiDARの取得によって支配されています。 オンライン不動産プラットフォームは多様な多ルーム住宅のパノラマを豊富に提供しているが、スペアな視点とテクスチャの少ない地域は、過度の制約を厳しく受けている。 本稿では,これらのパノラマを注釈付きマルチルーム3D環境に変換するための生成的再構成およびデータキュレーションフレームワークであるHoli-Spatial 360を紹介する。 再構成品質はその後の世代にまたがるため,我々の対応型幾何最適化はフィードフォワードの事前表現を信頼性のあるクロスビュー制約に変換し,コヒーレントな3次元ガウス分割表現を3次元空間記憶として構築する。 適応された単一画像とビデオの先行画像は、観察された内容を保持しながら外観を復元し、完全な連続的な軌跡を復元する。 再構成されたシーンは任意のRGB-Dレンダリングと、エンドツーエンドの3DグラウンドとVLMベースの検証を組み合わせた自動キュレーションパイプラインをサポートする。 Holi360には、1K以上のマルチルーム3DGSシーン、100K以上のインスタンスアノテーション、2Mの空間質問応答ペアが含まれている。 また,実世界のマルチルーム屋内環境におけるVLMの空間的理解を評価するために,Holi360ベンチマークを導入した。 実験では、細かなパノラマ入力下での再現性やキュレーション品質が向上し、Holi360上の微調整VLMは空間推論能力を大幅に向上する。

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