Die Reihenfolge ist entscheidend: Die Nutzung von Videomodellen in der 3D-Superresolution

Sequence Matters: Harnessing Video Models in 3D Super-Resolution

December 16, 2024

Autoren: Hyun-kyu Ko, Dongheok Park, Youngin Park, Byeonghyeon Lee, Juhee Han, Eunbyung Park

cs.AI

Zusammenfassung

Die 3D-Superresolution zielt darauf ab, hochwertige 3D-Modelle aus niedrigauflösenden (LR) Multi-View-Bildern zu rekonstruieren. Frühere Studien konzentrierten sich hauptsächlich auf Single-Image-Superresolution (SISR)-Modelle, um LR-Bilder in hochauflösende Bilder zu vergrößern. Diese Methoden weisen jedoch häufig eine mangelnde Ansichtskonsistenz auf, da sie unabhängig auf jedes Bild wirken. Obwohl verschiedene Nachbearbeitungstechniken ausgiebig erforscht wurden, um diese Inkonsistenzen zu mildern, konnten sie die Probleme noch nicht vollständig lösen. In diesem Artikel führen wir eine umfassende Studie zur 3D-Superresolution durch, indem wir auf Video-Superresolution (VSR)-Modelle zurückgreifen. Durch die Nutzung von VSR-Modellen gewährleisten wir ein höheres Maß an räumlicher Konsistenz und können umgebende räumliche Informationen heranziehen, was zu genaueren und detaillierteren Rekonstruktionen führt. Unsere Ergebnisse zeigen, dass VSR-Modelle selbst auf Sequenzen, die keine präzise räumliche Ausrichtung aufweisen, bemerkenswert gut abschneiden können. Basierend auf dieser Beobachtung schlagen wir einen einfachen und dennoch praktischen Ansatz vor, um LR-Bilder auszurichten, ohne Feinabstimmung oder die Generierung einer 'weichen' Trajektorie aus den trainierten 3D-Modellen über LR-Bilder einzubeziehen. Die experimentellen Ergebnisse zeigen, dass die überraschend einfachen Algorithmen die State-of-the-Art-Ergebnisse von 3D-Superresolution-Aufgaben auf Standard-Benchmark-Datensätzen wie den NeRF-synthetischen und MipNeRF-360-Datensätzen erreichen können. Projektseite: 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