Volgorde Doet Ertoe: Het Benutten van Videomodellen in 3D Super-Resolutie

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

December 16, 2024

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

cs.AI

Samenvatting

3D-superresolutie heeft als doel om hoogwaardige 3D-modellen te reconstrueren vanuit lage-resolutie (LR) multi-view beelden. Vroege studies richtten zich voornamelijk op single-image superresolutie (SISR) modellen om LR beelden te vergroten naar hoge-resolutie beelden. Deze methoden missen echter vaak consistentie tussen de verschillende beelden omdat ze onafhankelijk op elk beeld opereren. Hoewel diverse post-processing technieken uitgebreid zijn onderzocht om deze inconsistenties te verminderen, zijn de problemen nog niet volledig opgelost. In dit artikel voeren we een uitgebreide studie uit naar 3D-superresolutie door gebruik te maken van video-superresolutie (VSR) modellen. Door VSR modellen te benutten, zorgen we voor een hogere mate van ruimtelijke consistentie en kunnen we verwijzen naar omliggende ruimtelijke informatie, wat leidt tot nauwkeurigere en gedetailleerdere reconstructies. Onze bevindingen tonen aan dat VSR modellen opmerkelijk goed kunnen presteren, zelfs op sequenties die geen precieze ruimtelijke uitlijning hebben. Op basis van deze observatie stellen we een eenvoudige maar praktische benadering voor om LR beelden uit te lijnen zonder fijnafstemming of het genereren van een 'vloeiende' traject vanuit de getrainde 3D-modellen over LR beelden. De experimentele resultaten tonen aan dat de verrassend eenvoudige algoritmes de state-of-the-art resultaten kunnen behalen voor 3D-superresolutie taken op standaard benchmark datasets, zoals de NeRF-synthetische en MipNeRF-360 datasets. Projectpagina: 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