3D (Scene)
Issue Date: 2025-11-16 [Paper Note] OmniVGGT: Omni-Modality Driven Visual Geometry Grounded, Haosong Peng+, arXiv'25, 2025.11 GPT Summary- OmniVGGTという新しいフレームワークを提案し、RGB以外の幾何学的手がかりを活用して3D基盤モデルの性能を向上させる。GeoAdapterを用いて深度情報やカメラパラメータをモデルにエンコードし、安定した最適化を実現。確率的なマルチモーダル融合手法により、任意の数のモダリティ入力を可能にし、堅牢な空間表現を学習。実験により、OmniVGGTが従来手法を上回り、視覚-言語-行動モデルに統合することでロボティクスタスクでも性能向上を達成。 Comment
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depth mapやcameraの情報などの様々な幾何学的情報を入力した場合（depth mapがないなど情報が欠落していても良い）にロバストに対応できるような基盤モデルを構築する手法らしいhttps://github.com/user-attachments/assets/b09c10b6-628a-418f-9faf-ea43a4d3f692"
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評価データ:
- [Paper Note] A naturalistic open source movie for optical flow evaluation, Butler+, ECCV'12
- [Paper Note] ReFusion: 3D Reconstruction in Dynamic Environments for RGB-D Cameras Exploiting Residuals, Emanuele Palazzolo+, IROS'19, 2019.05
- [Paper Note] Indoor Segmentation and Support Inference from RGBD Images, Silberman+, ECCV'12
- [Paper Note] Scene Coordinate Regression Forests for Camera Relocalization in RGB-D Images,Shotton+, CVPR'13
- [Paper Note] ScanNet: Richly-annotated 3D Reconstructions of Indoor Scenes, Angela Dai+, CVPR'17, 2017.02
- [Paper Note] A Multi-view Stereo Benchmark with High-Resolution Images and Multi-camera Videos, Schöps+, CVPR'17
- [Paper Note] Large-Scale Data for Multiple-View Stereopsis, Aanæs+, IJCV'16
- [Paper Note] Tanks and temples: Benchmarking large-scale scene reconstruction, Knapitsch+, TOG'17
- [Paper Note] Common Objects in 3D: Large-Scale Learning and Evaluation of Real-life 3D Category Reconstruction, Reizenstein+, ICCV'21
- [Paper Note] Stereo Magnification: Learning View Synthesis using Multiplane Images, Tinghui Zhou+, SIGGRAPH'18, 2018.05
- [Paper Note] Scene Coordinate Regression Forests for Camera Relocalization in RGB-D Images, Shotton+, CVPR'13
- [Paper Note] CALVIN: A Benchmark for Language-Conditioned Policy Learning for Long-Horizon Robot Manipulation Tasks, Oier Mees+, RA-L'22 Best Paper Award, 2021.12
#ComputerVision #Pocket #AIAgents #Generalization #VisionLanguageModel #Game #Realtime
Issue Date: 2025-11-13 [Paper Note] Lumine: An Open Recipe for Building Generalist Agents in 3D Open Worlds, Weihao Tan+, arXiv'25, 2025.11 GPT Summary- Lumineは、3Dオープンワールド環境で複雑なミッションをリアルタイムで完了できる一般的なエージェントのためのオープンレシピです。人間のようなインタラクションを採用し、視覚と言語のモデルを統合して知覚、推論、行動を実現。Genshin Impactで訓練されたLumineは、自然言語の指示に従い、幅広いタスクを効率的に実行します。また、ファインチューニングなしで他のゲームでも高いパフォーマンスを示し、オープンエンドな環境における一般的なエージェントへの進展を示しています。 Comment
pj page:
https://www.lumine-ai.org/
> 1731 hours of human gameplay for pre-training to master action primitives;
> 200 hours of instruction following data to ground control in language;
> 15 hours of reasoning data to enable adaptive thinking.
元ポスト:
#ComputerVision #Pocket #Robotics #VisionLanguageActionModel #SpatialUnderstanding
Issue Date: 2025-11-03 [Paper Note] From Spatial to Actions: Grounding Vision-Language-Action Model in Spatial Foundation Priors, Zhengshen Zhang+, arXiv'25, 2025.10 GPT Summary- FALCON（From Spatial to Action）は、視覚-言語-行動（VLA）モデルの空間的推論のギャップを解消する新しいパラダイムで、3D空間トークンを行動ヘッドに注入します。RGBから幾何学的情報を提供し、深度やポーズを融合させることで高い忠実度を実現し、再訓練やアーキテクチャの変更は不要です。FALCONは、空間表現やモダリティの転送可能性を向上させ、11の現実世界のタスクで最先端のパフォーマンスを達成しました。 Comment
pj page: https://falcon-vla.github.io/
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RGB/RGB-D imageがgivenなときに、
- cropped patch inpainting
- flipped patch recognition
- shuffled patch reordering
- regional depth ordering
- relative 3D position prediction
の5つのverifiableなタスクを定義しself supervisedなmannerでRLすることでSpatial Understanding能力を向上させる話らしい
#ComputerVision #Pocket #Dataset #Transformer #FoundationModel #3D Reconstruction #UMM #SpatialUnderstanding Issue Date: 2025-10-28 [Paper Note] IGGT: Instance-Grounded Geometry Transformer for Semantic 3D Reconstruction, Hao Li+, arXiv'25, 2025.10 GPT Summary- 人間の3Dシーン理解を模倣するため、空間再構築とインスタンス理解を統合したInstanceGrounded Geometry Transformer（IGGT）を提案。IGGTは2D視覚入力を用いて幾何学的構造とインスタンスクラスタリングを統一的に表現し、3Dシーンの一貫性を向上させる。新たに構築したInsScene-15Kデータセットを用いて、3D一貫性のあるインスタンスレベルのマスク注釈を提供。 Comment
pj page: https://lifuguan.github.io/IGGT_official/
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ポイント解説:
#EfficiencyImprovement #Pocket #Robotics #VisionLanguageActionModel #SpatialUnderstanding Issue Date: 2025-10-20 [Paper Note] Spatial Forcing: Implicit Spatial Representation Alignment for Vision-language-action Model, Fuhao Li+, arXiv'25, 2025.10 GPT Summary- Spatial Forcing (SF)という新しい整合戦略を提案し、VLAモデルが3D空間理解能力を向上させることを促進。SFは3D入力や深度推定器に依存せず、VLAの中間視覚埋め込みを3D基盤モデルの幾何学的表現と整合させる。実験により、SFは最先端の結果を達成し、トレーニングを最大3.8倍加速、データ効率を改善。 Comment
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#ComputerVision #Pocket #Dataset Issue Date: 2025-09-15 [Paper Note] SpatialVID: A Large-Scale Video Dataset with Spatial Annotations, Jiahao Wang+, arXiv'25 GPT Summary- SpatialVIDデータセットは、21,000時間以上の生動画から生成された2.7百万のクリップを含み、カメラポーズ、深度、動的マスクなどの詳細な3D注釈を提供。これにより、空間知能のモデルの一般化とパフォーマンス向上を促進し、ビデオおよび3Dビジョン研究において重要な資産となる。 Comment
pj page:
https://nju-3dv.github.io/projects/SpatialVID/
dataset:
https://huggingface.co/datasets/SpatialVID/SpatialVID-HQ
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CC-BY-NC-SA 4.0ライセンス
#Survey #ComputerVision #Pocket #WorldModels #4D (Video) Issue Date: 2025-09-11 [Paper Note] 3D and 4D World Modeling: A Survey, Lingdong Kong+, arXiv'25 GPT Summary- 本調査は、3Dおよび4Dの世界モデリングと生成に特化した初の包括的レビューを提供し、正確な定義と構造化された分類法を導入。動画ベース、占有ベース、LiDARベースのアプローチを網羅し、特化したデータセットと評価指標を要約。実用的な応用や未解決の課題を議論し、今後の研究方向を示すことで、この分野の進展の基盤を提供する。 Comment
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#ComputerVision #Pocket #DiffusionModel #2D (Image) #FeatureMatching Issue Date: 2025-07-04 [Paper Note] Learning Dense Feature Matching via Lifting Single 2D Image to 3D Space, Yingping Liang+, arXiv'25 GPT Summary- 新しい二段階フレームワーク「Lift to Match (L2M)」を提案し、2D画像を3D空間に持ち上げることで、特徴マッチングの一般化を向上させる。第一段階で3D特徴エンコーダを学習し、第二段階で特徴デコーダを学習することで、堅牢な特徴マッチングを実現。実験により、ゼロショット評価ベンチマークで優れた一般化性能を示した。 Comment
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#Article #ComputerVision #FoundationModel #Blog #read-later #Selected Papers/Blogs #3D Reconstruction Issue Date: 2025-11-20 Introducing SAM 3D: Powerful 3D Reconstruction for Physical World Images, Meta, 2025.11 Comment
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解説:
#Article #ComputerVision #NLP #Blog #Reasoning #ComputerUse #VisionLanguageModel #Game Issue Date: 2025-11-14 SIMA 2: An Agent that Plays, Reasons, and Learns With You in Virtual 3D Worlds, Google DeepMind, 2025.11 Comment
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もはやAIがゲームをできるのは当たり前の時代だが、どのくらいOODに汎化するのかは気になる。
#Article #ComputerVision #Blog #ObjectLocalization Issue Date: 2025-10-20 Find3D: Localizing Semantic Concepts in the 3D Space , Ziqi Ma, 2025.10 Comment
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