시퀀스가 중요합니다: 3D 초해상도에서 비디오 모델을 활용하기
Sequence Matters: Harnessing Video Models in 3D Super-Resolution
December 16, 2024
저자: Hyun-kyu Ko, Dongheok Park, Youngin Park, Byeonghyeon Lee, Juhee Han, Eunbyung Park
cs.AI
초록
3D 초해상도는 저해상도 (LR) 다중 뷰 이미지에서 고품질 3D 모델을 재구성하는 것을 목표로 합니다. 초기 연구는 주로 단일 이미지 초해상도 (SISR) 모델에 초점을 맞추어 LR 이미지를 고해상도 이미지로 업샘플링하는 데 집중했습니다. 그러나 이러한 방법들은 각 이미지에 독립적으로 작동하기 때문에 뷰 일관성이 부족할 수 있습니다. 이러한 불일치를 완화하기 위해 다양한 후처리 기술이 많이 연구되었지만, 아직 완전히 문제를 해결하지 못했습니다. 본 논문에서는 비디오 초해상도 (VSR) 모델을 활용하여 3D 초해상도에 대해 포괄적인 연구를 수행합니다. VSR 모델을 활용함으로써 공간 일관성의 더 높은 정도를 보장하고 주변 공간 정보를 참조하여 더 정확하고 상세한 재구성을 이끌어냅니다. 우리의 연구 결과는 VSR 모델이 정확한 공간 정렬이 부족한 시퀀스에서도 놀랍도록 잘 수행할 수 있음을 보여줍니다. 이 관찰을 바탕으로, 우리는 LR 이미지를 정렬하기 위해 세밀한 조정이나 훈련된 3D 모델을 통해 LR 이미지 상에서 '부드러운' 궤적을 생성하지 않는 간단하면서도 실용적인 접근 방식을 제안합니다. 실험 결과는 이 놀랍도록 간단한 알고리즘이 NeRF-합성 및 MipNeRF-360 데이터셋과 같은 표준 벤치마크 데이터셋에서 3D 초해상도 작업의 최첨단 결과를 달성할 수 있음을 보여줍니다. 프로젝트 페이지: https://ko-lani.github.io/Sequence-Matters
English
3D super-resolution aims to reconstruct high-fidelity 3D models from
low-resolution (LR) multi-view images. Early studies primarily focused on
single-image super-resolution (SISR) models to upsample LR images into
high-resolution images. However, these methods often lack view consistency
because they operate independently on each image. Although various
post-processing techniques have been extensively explored to mitigate these
inconsistencies, they have yet to fully resolve the issues. In this paper, we
perform a comprehensive study of 3D super-resolution by leveraging video
super-resolution (VSR) models. By utilizing VSR models, we ensure a higher
degree of spatial consistency and can reference surrounding spatial
information, leading to more accurate and detailed reconstructions. Our
findings reveal that VSR models can perform remarkably well even on sequences
that lack precise spatial alignment. Given this observation, we propose a
simple yet practical approach to align LR images without involving fine-tuning
or generating 'smooth' trajectory from the trained 3D models over LR images.
The experimental results show that the surprisingly simple algorithms can
achieve the state-of-the-art results of 3D super-resolution tasks on standard
benchmark datasets, such as the NeRF-synthetic and MipNeRF-360 datasets.
Project page: https://ko-lani.github.io/Sequence-Matters