BIFR\"OST：言語指示による3D認識画像合成

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タイトル: BIFR\"OST：言語指示による3D認識画像合成

リンク: https://arxiv.org/abs/2410.19079

概要:

本稿では、指示ベースの画像合成を行うための、拡散モデルに基づいた新しい3D認識フレームワークであるBifröstを紹介します。従来の手法は2Dレベルでの画像合成に集中しており、オクルージョンなどの複雑な空間関係の処理に限界がありました。Bifröstは、MLLMを2.5D位置予測器としてトレーニングし、生成プロセス中に深度マップを条件として統合することで、2Dと3Dのギャップを埋め、空間理解を強化し、高度な空間相互作用をサポートすることで、これらの問題に対処します。まず、カスタムの反事実的データセットを用いてMLLMを微調整し、複雑な背景における2.5Dオブジェクトの位置を言語指示から予測します。次に、画像合成モデルは、オクルージョン、深度ブラー、画像調和を考慮した高忠実度の画像合成を実行できるように、複数の種類の入力特徴を処理するように独自に設計されています。広範な定性的および定量的評価により、Bifröstは既存の手法を大幅に上回り、複雑な空間理解を必要とするシナリオにおいて、現実的に合成された画像を生成するための堅牢なソリューションを提供することが実証されました。この研究は、生成的画像合成の限界を押し広げるだけでなく、既存のリソースを革新的な方法で効果的に活用することにより、高価な注釈付きデータセットへの依存度を低減します。

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@yukihiko-fuyuki が以下のラベルを提案し、適用しました：

• text-to-image
• diffusion-models
• 3D-scene-representation

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論文要約

BIFRÖST：言語指示による3D認識画像合成 (arXiv:2410.19079) 論文要約

従来手法の問題点:

• 従来の画像合成は2次元的な情報処理に留まり、奥行きや遮蔽などの複雑な空間関係の表現に限界があった。

提案手法 (Bifröst):

• 3次元情報を統合した、より現実的な画像合成を実現する新しいフレームワーク。

具体的な方法:

• 言語指示からの奥行き予測:
  • 事前に学習させた言語モデル(MLLM)を、独自に作成したデータセットで追加学習させることで、言語指示から物体の2.5次元位置(画像内の位置と奥行き)を予測できるようにする。
• 奥行き情報を考慮した画像合成:
  • 奥行き情報、物体間の遮蔽関係、背景との調和などを考慮した画像合成モデルを独自に設計し、より現実的な画像生成を可能にする。

利点:

• 複雑な空間配置や遮蔽関係を理解し、より現実的な画像を合成できる。
• 高価なアノテーションデータへの依存度を低減。

成果:

• 既存手法と比較して、複雑な空間理解を必要とする場面においても高品質な画像を生成できることを確認。

結論:

• Bifröstは、生成的な画像合成技術の限界を押し広げ、現実世界の複雑さをより良く反映した画像を生成するための堅牢なソリューションを提供する。