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LiteReality: Graphics-Ready 3D Scene Reconstruction from RGB-D Scans

Created by
  • Haebom

作者

Zhening Huang, Xiaoyang Wu, Fangcheng Zhong, Hengshuang Zhao, Matthias Nie{\ss}ner, Joan Lasenby

概要

LiteRealityは、RGB-D屋内環境スキャンをコンパクトで現実的でインタラクティブな3D仮想レプリカに変換する新しいパイプラインです。 LiteRealityは、現実に視覚的に似たシーンを再構築するだけでなく、オブジェクトの個別性、関節動作、高品質の物理ベースのレンダリング材料、物理ベースの相互作用などのグラフィックパイプラインに不可欠な主な機能もサポートします。構造化されたシーングラフを使用してシーンを理解し、結果を一貫した3Dレイアウトとオブジェクトに解析することを中心に、キュレーションされた資産データベースから視覚的に最も似た3Dアーティスト作成モデルを検索してシーンを再構築します。その後、マテリアルペインティングモジュールを介して高品質で空間的に変化するマテリアルを回復し、現実感を高めます。最後に、基本的な物理特性を持つシミュレーションエンジンに再構成されたシーンを統合して、相互作用の動作を可能にします。結果のシーンはコンパクトで編集可能で、標準のグラフィックパイプラインと完全に互換性があるため、AR / VR、ゲーム、ロボット工学、デジタルツインアプリケーションに適しています。さらに、LiteRealityは、Scan2CADベンチマークで最先端の類似性パフォーマンスを達成する未学習のオブジェクト検索モジュールと、重大な位置合わせエラー、閉塞、および照明不良にもかかわらず、あらゆるスタイルの画像でも外観を3D資産に転送できる強力なマテリアルペインティングモジュールを導入しています。実際のスキャンとパブリックデータセットの両方におけるLiteRealityの効果を示します。

Takeaways、Limitations

Takeaways:
RGB-Dスキャンを利用したリアルな3D環境再構成パイプラインの提示
オブジェクトの個別性、関節の動き、高品質の材料など、グラフィックパイプラインに不可欠な機能をサポート
学習のないオブジェクト検索モジュールと強力なマテリアルペインティングモジュールによる高リアリティの実現
AR/VR、ゲーム、ロボット工学、デジタルツインなど多様な分野に適用可能
コンパクトで編集可能な成果物の作成
Limitations:
論文で具体的なLimitationsや今後の研究方向への言及が不足している。
使用された資産データベースの規模と構成に関する情報の欠如。
さまざまな環境や複雑なシーンの一般化性能の追加検証が必要
リアルタイム性能とスケーラビリティの評価不足
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