3D (Scene)
[Paper Note] V-DPM: 4D Video Reconstruction with Dynamic Point Maps, Edgar Sucar+, arXiv'26, 2026.01
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#ComputerVision #Pocket #Transformer #3D Reconstruction #4D Reconstruction #4D (Video) #SpatialUnderstanding Issue Date: 2026-01-16 GPT Summary- DPMをビデオ入力に適用するV-DPMを提案し、動的な3D再構築を実現。3D形状とカメラパラメータを表現し、VGGTを基にしたアプローチで最新の性能を達成。動的な深さと3D動作を完全に回復可能。 Comment
pj page: https://www.robots.ox.ac.uk/~vgg/research/vdpm/
元ポスト:
VGGT:
- [Paper Note] VGGT: Visual Geometry Grounded Transformer, Jianyuan Wang+, CVPR'25
[Paper Note] The Quest for Generalizable Motion Generation: Data, Model, and Evaluation, Jing Lin+, arXiv'25, 2025.10
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#ComputerVision #Pocket #NLP #Dataset #SyntheticData #Evaluation #DiffusionModel #Generalization #FlowMatching #Robotics #4D (Video) #HumanMotionGeneration Issue Date: 2026-01-11 GPT Summary- 3D人間動作生成（MoGen）は一般化能力に課題があるが、動画生成（ViGen）は優れた一般化を示す。これを受けて、ViGenからMoGenへの知識移転のためのフレームワークを提案。228,000の高品質な動作サンプルを含むデータセットViMoGen-228Kを作成し、MoCapデータとViGenモデルからの情報を統合したフローマッチングベースの拡散トランスフォーマーViMoGenを開発。さらに、動作の質や一般化能力を評価するための階層的ベンチマークMBenchを提示。実験結果は、提案手法が既存のアプローチを大幅に上回ることを示した。 Comment
dataset:
https://huggingface.co/datasets/wruisi/ViMoGen-228K
leaderboard:
https://huggingface.co/spaces/wruisi/MBench_leaderboard
元ポスト:
ポイント解説:
[Paper Note] Memorization in 3D Shape Generation: An Empirical Study, Shu Pu+, arXiv'25, 2025.12
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#ComputerVision #Pocket #DiffusionModel #Memorization #Generalization Issue Date: 2026-01-03 GPT Summary- 3D生成モデルの記憶を定量化する評価フレームワークを設計し、データとモデリング設計が記憶に与える影響を研究。実験により、記憶はデータのモダリティに依存し、多様性が増すと記憶が増加することを発見。適度なガイダンススケールで記憶がピークに達し、長いVecsetやシンプルな回転拡張で軽減可能。生成品質を損なわずに記憶を減少させる戦略を提案。コードは公開されている。 Comment
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[Paper Note] 4D-RGPT: Toward Region-level 4D Understanding via Perceptual Distillation, Chiao-An Yang+, arXiv'25, 2025.12
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#ComputerVision #Pocket #Dataset #Evaluation #Distillation #read-later #VideoGeneration/Understandings #VisionLanguageModel #4D (Video) Issue Date: 2025-12-30 GPT Summary- 4D-RGPTという専門的なMLLMを導入し、動画から4D表現を捉えることで時間的知覚を強化。知覚的4D蒸留（P4D）を用いて4D表現を転送し、包括的な4D知覚を実現。新たに構築したR4D-Benchは、領域レベルのプロンプトを備えた動的シーンのベンチマークで、4D-RGPTは既存の4D VQAベンチマークとR4D-Benchの両方で顕著な改善を達成。 Comment
元ポスト:
[Paper Note] MVInverse: Feed-forward Multi-view Inverse Rendering in Seconds, Xiangzuo Wu+, arXiv'25, 2025.12
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#Multi #ComputerVision #Pocket #read-later #4D (Video) #InverseRendering Issue Date: 2025-12-28 GPT Summary- フィードフォワード型のマルチビュー逆レンダリングフレームワークを提案し、RGB画像のシーケンスから空間的に変化する材料特性を直接予測。視点間の注意を交互に行うことで、一貫したシーンレベルの推論を実現。ラベルのない実世界のビデオを用いたファインチューニング戦略により、実世界の画像への一般化を向上。実験により、マルチビューの一貫性と推定精度で最先端の性能を達成。 Comment
pj page: https://maddog241.github.io/mvinverse-page/
元ポスト:
headは以下の研究を踏襲しているとのこと:
- [Paper Note] Vision Transformers for Dense Prediction, René Ranftl+, ICCV'21, 2021.03
[Paper Note] MMGR: Multi-Modal Generative Reasoning, Zefan Cai+, arXiv'25, 2025.12
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#ComputerVision #Pocket #NLP #Dataset #Evaluation #FoundationModel #TextToImageGeneration #2D (Image) #WorldModels #KeyPoint Notes #TextToVideoGeneration Issue Date: 2025-12-19 GPT Summary- MMGR（Multi-Modal Generative Reasoning Evaluation and Benchmark）を導入し、物理的、論理的、空間的、時間的な推論能力に基づくビデオ基盤モデルの評価フレームワークを提案。既存の指標では見落とされる因果関係や物理法則の違反を考慮し、主要なビデオおよび画像モデルをベンチマークした結果、抽象的推論でのパフォーマンスが低いことが明らかに。MMGRは、生成的世界モデルの推論能力向上に向けた統一診断ベンチマークを提供。 Comment
pj page: https://zefan-cai.github.io/MMGR.github.io/
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video/image 生成モデルを（単なる動画生成という枠ではなく世界モデルという観点で評価するために）
- physical reasoning: ロボットのシミュレーションやinteractionに必要な物理世界の理解力
- logical (abstract) reasoning: System2 Thinkingい必要な抽象的なコンテプトやルールに従う能力（Aが起きたらBが続く）
- 3D spatial reasoning: 世界の認知mapを内包するために必要な3D空間における関係性や、環境の案内、物事の構造や全体像を把握する能力
- 2D spatial reasoning: 複雑なpromptをgroundingするために必要な2D空間に写像されたレイアウト、形状、相対位置を理解する能力
- Temporal Reasoning: coherenceを保つために必要な、因果関係、イベントの順序、長期的な依存関係を捉える能力
の5つの軸で評価するフレームワーク。
[Paper Note] OmniVGGT: Omni-Modality Driven Visual Geometry Grounded, Haosong Peng+, arXiv'25, 2025.11
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#ComputerVision #Pocket #Transformer #FoundationModel #read-later #2D (Image) #Robotics #SpatialUnderstanding #Omni #Geometric #Robustness Issue Date: 2025-11-16 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
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
[Paper Note] Lumine: An Open Recipe for Building Generalist Agents in 3D Open Worlds, Weihao Tan+, arXiv'25, 2025.11
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#ComputerVision #Pocket #AIAgents #Generalization #VisionLanguageModel #Game #Realtime Issue Date: 2025-11-13 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.
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[Paper Note] From Spatial to Actions: Grounding Vision-Language-Action Model in Spatial Foundation Priors, Zhengshen Zhang+, arXiv'25, 2025.10
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#ComputerVision #Pocket #Robotics #VisionLanguageActionModel #SpatialUnderstanding Issue Date: 2025-11-03 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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[Paper Note] Spatial-SSRL: Enhancing Spatial Understanding via Self-Supervised Reinforcement Learning, Yuhong Liu+, arXiv'25, 2025.10
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#ComputerVision #Pocket #ReinforcementLearning #Self-SupervisedLearning #RLVR #VisionLanguageModel #2D (Image) #SpatialUnderstanding #One-Line Notes #Pixel-based Issue Date: 2025-11-03 GPT Summary- 空間理解におけるLVLMの弱点を克服するため、自己教師あり強化学習パラダイムSpatial-SSRLを提案。5つの前提タスクを自動定式化し、検証が容易な信号を導出。これにより、空間推論が大幅に改善され、7つのベンチマークでQwen2.5-VLベースラインに対して平均精度が4.63%（3B）および3.89%（7B）向上。シンプルな監視がRLVRを可能にし、LVLMの空間知能向上に寄与することを示した。 Comment
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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
[Paper Note] IGGT: Instance-Grounded Geometry Transformer for Semantic 3D Reconstruction, Hao Li+, arXiv'25, 2025.10
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#ComputerVision #Pocket #Dataset #Transformer #FoundationModel #3D Reconstruction #UMM #SpatialUnderstanding Issue Date: 2025-10-28 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:
[Paper Note] Spatial Forcing: Implicit Spatial Representation Alignment for Vision-language-action Model, Fuhao Li+, arXiv'25, 2025.10
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#EfficiencyImprovement #Pocket #Robotics #VisionLanguageActionModel #SpatialUnderstanding Issue Date: 2025-10-20 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
元ポスト:
[Paper Note] SpatialVID: A Large-Scale Video Dataset with Spatial Annotations, Jiahao Wang+, arXiv'25
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#ComputerVision #Pocket #Dataset Issue Date: 2025-09-15 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
[Paper Note] 3D and 4D World Modeling: A Survey, Lingdong Kong+, arXiv'25
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#Survey #ComputerVision #Pocket #WorldModels #4D (Video) Issue Date: 2025-09-11 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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[Paper Note] Learning Dense Feature Matching via Lifting Single 2D Image to 3D Space, Yingping Liang+, arXiv'25
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#ComputerVision #Pocket #DiffusionModel #2D (Image) #FeatureMatching Issue Date: 2025-07-04 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
元ポスト:
[Paper Note] SpatialTracker: Tracking Any 2D Pixels in 3D Space, Yuxi Xiao+, CVPR'24, 2024.04
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#ComputerVision #Pocket #CVPR #2D (Image) #4D (Video) #DepthEstimation #MotionEstimation Issue Date: 2025-12-21 GPT Summary- 本研究では、動画における密な長距離ピクセル運動の回復の難しさを解決するため、3D空間における点の軌跡を推定する手法SpatialTrackerを提案。単眼深度推定器を用いて2Dピクセルを3Dに変換し、トランスフォーマーで3D軌跡を推定。剛体制約を活用しつつ、ピクセルをクラスタリングする剛性埋め込みを同時に学習。評価の結果、特に平面外回転のシナリオで最先端の追跡性能を達成した。
LongCat-Video-Avatar, meituan-longcat, 2025.12
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#Article #ComputerVision #Transformer #DiffusionModel #VariationalAutoEncoder #OpenWeight #VideoGeneration/Understandings #One-Line Notes #Audio-Text-to-Video #Audio-Text-Image-to-Video #Video Continuation Issue Date: 2025-12-17 Comment
元ポスト:
アーキテクチャはDiTベースのDiffusion Modelで、3D Variational AutoencoderによってEncode/Decodeされ、3D RoPEによって位置情報が埋め込まれる。DiT Blockでは、テキストとaudio用のcross attentionが用いられてこれらのモーダルに関する情報が組み込まれる。audioはWav2Vecでエンコードされ、テキストはUMT5[^1]によってエンコードされる。
[^1]: multilingualなT5で100言語以上がサポートされている模様
Introducing SAM 3D: Powerful 3D Reconstruction for Physical World Images, Meta, 2025.11
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#Article #ComputerVision #FoundationModel #Blog #read-later #Selected Papers/Blogs #3D Reconstruction Issue Date: 2025-11-20 Comment
元ポスト:
解説:
SIMA 2: An Agent that Plays, Reasons, and Learns With You in Virtual 3D Worlds, Google DeepMind, 2025.11
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#Article #ComputerVision #NLP #Blog #Reasoning #ComputerUse #VisionLanguageModel #Game Issue Date: 2025-11-14 Comment
元ポスト:
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。
Find3D: Localizing Semantic Concepts in the 3D Space , Ziqi Ma, 2025.10
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#Article #ComputerVision #Blog #ObjectLocalization Issue Date: 2025-10-20 Comment
元ポスト: