「事前学習済みのテキストからイメージへの拡散モデルを用いたポイントクラウドの補完」

Point cloud completion using a diffusion model from pre-trained text to image

ポイントクラウドという言葉を聞いたことがありますか？それは、オブジェクトや環境のジオメトリと空間属性を記述する三次元座標系の点で構成される、3Dデータの基本的な表現です。ポイントクラウドは、コンピュータビジョン、仮想現実、自動運転などで広く使用されており、現実世界のオブジェクトを豊富かつ詳細に表現することができます。

ポイントクラウドは、LiDARスキャナーや深度カメラなどの深度センサーを使用して取得されます。LiDARスキャナーはレーザービームを発射し、オブジェクトに当たった後に跳ね返るまでの時間を測定します。深度カメラは、構造化光や飛行時間法を使用して、画像の各ピクセルの深度を推定します。

ポイントクラウドは、3Dの世界に関する貴重な情報を提供しますが、しばしば不完全で不完全な点があります。遮蔽、センサーの制限、ノイズなどの要因により、欠落またはノイズのあるデータポイントが生じることがあり、シーンやキャプチャされるオブジェクトの完全かつ正確な表現を得ることが困難になります。これは、さまざまなアプリケーションでポイントクラウドを効果的に利用することを妨げる制限です。

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これらの制限を克服し、三次元の世界を包括的に理解するために、研究者はポイントクラウド補完技術を探求してきました。

深層学習と生成モデルの最近の進歩により、ポイントクラウド補完の分野で大きな進歩がありました。これらのアプローチは、完全なポイントクラウドの大規模なデータセットでモデルをトレーニングすることによって、トレーニングデータで観察される文脈情報やパターンに基づいて欠落したジオメトリを推論することを学ぶことができます。これらのアプローチは、部分的またはノイズのある入力データが存在する場合でも、複雑で詳細なオブジェクト形状の補完において印象的な結果を示しています。

ただし、これらの方法は、トレーニングセットに存在しないオブジェクトのポイントクラウドを補完する際に苦労します。そこで、拡散モデルを使用してこの問題に取り組むSDS-Complete に出会いましょう。

SDS-Completeは、欠落した部分をポイントクラウドで補完するために、事前にトレーニングされたテキストからイメージへの拡散モデルを活用します。従来のポイントクラウド補完のアプローチは、形状クラスの範囲が限定された大規模なデータセットに大いに依存しています。しかし、実世界のシナリオでは、多様なオブジェクトクラスの補完が必要であり、そのようなバラエティを処理できるモデルの開発は大きな課題です。

SDS-Completeの背後にある主なアイデアは、事前にトレーニングされたテキストからイメージへの拡散モデルに含まれる事前知識を利用することです。これらのモデルは多様なオブジェクトでトレーニングされており、欠落した部分を補完するための貴重なリソースとなります。拡散モデルからの事前情報を観測された部分的なポイントクラウドと組み合わせることで、SDS-Completeは部分的な観測を忠実に反映する正確でリアルな3D形状を生成します。

この組み合わせを実現するために、SDS-CompleteはSDSの損失と符号付き距離関数（SDF）表現を利用します。損失は入力ポイントとの一貫性を保証し、SDF表現により、異なる深度センサーによってキャプチャされた既存の3Dコンテンツを保存することが可能となります。この方法は、テキストとポイントクラウドの入力制約を考慮に入れており、テキスト情報と観測データの両方によってガイドされたオブジェクト表面の補完を可能にします。

彼らのGithubページをご覧ください。プロジェクトページでもさらにデモをご覧いただけます。

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