論文の概要: Squaring-the-Sphere: Distortion-Free and Seamless Panorama Generation via CubeAtlas

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2610.31565v1
• Date: Thu, 22 Oct 2026 17:06:55 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-10-24 02:08:44.489815
• Title: Squaring-the-Sphere: Distortion-Free and Seamless Panorama Generation via CubeAtlas
• Title（参考訳）: Squaring-the-Sphere:CubeAtlasによる歪みフリーおよびシームレスパノラマ生成
• Abstract要約: Squaring-the-Sphereは、新しい表現CubeAtlas上に構築されたパノラマ画像生成フレームワークである。 提案手法は,従来の手法よりも幾何的忠実度,横方向の整合性,高解像度の視覚的品質を向上する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.527362415016214
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Generating 360-degree panoramas requires both local perspective fidelity and global spherical continuity. Existing representations face a trade-off: equirectangular projection (ERP) enables seamless panorama modeling but suffers from severe distortion and a domain gap to pre-trained image generators, whereas cubemaps preserve perspective geometry but often produce inconsistent faces and visible seams. We present Squaring-the-Sphere, a panoramic image generation framework built on a novel representation CubeAtlas, which unfolds all cubemap faces into a single compact canvas. By arranging orientation-aligned, rotated polar regions alongside the equatorial faces, this representation preserves the perspective geometry of cubemaps while organizing the cross-face relationships required for seamless panorama assembly. It further enables a pretrained diffusion transformer to model the complete panorama jointly in a single pass, without altering the backbone architecture or positional encoding. While CubeAtlas has a token count comparable to ERP, its structured layout makes many dense attention interactions unnecessary. We therefore introduce a layout-aware sparse attention mask that preserves the interactions required for panorama continuity while removing geometrically irrelevant token pairs. As a result, CubeAtlas achieves better quality than ERP modeling with lower attention computation. Furthermore, we introduce a training-free super-resolution technique and a fusion scheme that enhance fine details in distortion-free perspective space before achieving the final ERP panorama. Experiments on various benchmarks demonstrate that our method improves geometric fidelity, cross-view consistency, and high-resolution visual quality over previous methods.
• Abstract（参考訳）: 360度のパノラマを生成するには、局所的な視点の忠実さと大域的な球面連続性の両方が必要である。 既存の表現はトレードオフに直面している: 等角射影 (ERP) はシームレスなパノラマモデリングを可能にするが、事前訓練された画像生成器に対する激しい歪みと領域ギャップに悩まされる。 Squaring-the-Sphereは、新しい表現であるCubeAtlas上に構築されたパノラマ画像生成フレームワークである。 この表現は、赤道面に沿って配向した回転極域を配置することにより、シームレスなパノラマ集合に必要な面間の関係を整理しながら立方体写像の視点幾何学を保存する。 さらに、事前訓練された拡散変換器は、バックボーンアーキテクチャや位置符号化を変更することなく、完全なパノラマを単一のパスで共同でモデル化することができる。 CubeAtlas は ERP に匹敵するトークン数を持っているが、その構造的レイアウトは多くの密接な注意相互作用を不要にする。 そこで我々は、幾何学的に無関係なトークンペアを除去しながら、パノラマ連続性に必要な相互作用を保存するレイアウト対応のスパースアテンションマスクを導入する。 その結果、CubeAtlasは、注意計算の少ないERPモデリングよりも優れた品質を実現している。 さらに、最終的なERPパノラマを達成する前に、歪みのない視点空間の細部を詳細にする訓練不要超解像法と融合方式を導入する。 様々なベンチマーク実験により, 従来の手法よりも幾何的忠実度, 横方向の整合性, 高解像度の視覚的品質が向上することが示された。

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