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- SAM 3D: 3Dfy Anything in Images [99.1]
画像から形状, テクスチャ, レイアウトを予測し, 視覚的な3Dオブジェクト再構成のための生成モデルSAM 3Dを提案する。 オブジェクトの形状、テクスチャ、ポーズをアノテートするための、人間用およびモデル・イン・ザ・ループパイプラインでこれを実現する。 コードとモデルの重み付け、オンラインデモ、そしてWild 3Dオブジェクト再構築のための新しい挑戦的なベンチマークをリリースします。
論文 参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Nov 2025 18:31:46 GMT)
- 「 SAM 3D, a generative model for visually grounded 3D object reconstruction, predicting geometry, texture, and layout from a single image」と3D reconstructionモデルであり、非常に高い品質に見える。LLMのようなアプローチで構築しているとのこと
- 「As in recent works, we first train on a large collection of rendered synthetic objects. This is supervised pretraining: our model learns a rich vocabulary for object shape and texture, preparing it for real-world reconstruction. Next is mid-training with semi-synthetic data produced by pasting rendered models into natural images. Finally, post-training adapts the model to real images, using both a novel model-in-the-loop (MITL) pipeline and human 3D artists, and aligns it to human preference. We find that synthetic pretraining generalizes, given adequate post-training on natural images.」
- リポジトリはGitHub – facebookresearch/sam-3d-objects: SAM 3D Objects、プロジェクトサイトはSAM 3D
- DOVE: Learning Deformable 3D Objects by Watching Videos [89.4]
本研究では,鳥の単一2次元画像から3次元標準形状,変形,視点,テクスチャの予測を学習するDOVEを提案する。 本手法は時間的に一貫した3次元形状と変形を再構成し,任意の視点から鳥をアニメーション化し再レンダリングする。
論文 参考訳（メタデータ） 参考訳（全文） (Thu, 22 Jul 2021 17:58:10 GMT) - 2次元画像から鳥の3次元形状を得る研究でビデオクリップ（＋基本形状などの事前知識＋パイプライン）を用いてデータ量の問題を改善しようとするもの。デモのビデオが面白い。
- Videoはhttps://dove3d.github.io/から確認可能。コードもリリース予定とのこと。