[Paper] ShapeR: 일상적인 캡처에서 강인한 조건부 3D 형태 생성

Source: arXiv - 2601.11514v1

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개요

ShapeR는 많은 3D‑생성 파이프라인이 여전히 겪는 격차를 해결합니다. 기존 파이프라인은 완벽하게 캡처된 깨끗한 스캔을 전제로 하지만, 실제 환경에서는 개발자가 핸드헬드 비디오, 잡음이 섞인 SLAM 트랙, 부분적으로 가려진 객체와 작업해야 합니다. 이 논문은 일반적인, 일상적으로 촬영된 이미지 시퀀스를 정확한 메트릭 스케일 메쉬로 변환할 수 있는 조건부 3‑D 형태 생성기를 소개합니다. 이를 통해 디바이스 내 AR, 로보틱스, 전자상거래 등 다양한 활용 사례의 문을 열 수 있습니다.

주요 기여

• Casual‑capture 파이프라인 – 기존 시각‑관성 SLAM, 3‑D 객체 탐지기, 그리고 비전‑언어 모델을 결합하여 각 객체에 대한 희소 기하학, 다중 뷰 이미지, 텍스트 캡션을 수집합니다.
• Rectified‑Flow Transformer – 정정 흐름(rectified flow)으로 학습된 새로운 트랜스포머 아키텍처로, 이질적인 모달리티(점, 이미지, 텍스트)를 조건으로 삼아 고품질 메트릭 메쉬를 합성할 수 있습니다.
• 견고한 학습 체계 – 실시간(compositional) 증강을 도입하고, 객체 수준과 장면 수준 데이터셋을 혼합하는 커리큘럼 및 배경 잡음 처리 방식을 명시적으로 적용하여 실험실 데이터와 야외 캡처 간의 도메인 격차를 메웁니다.
• 새로운 벤치마크 – 178개의 객체와 7개의 장면으로 구성된 “in‑the‑wild” 평가 스위트를 제공하며, 실제 기하학을 포함한 최초의 공개 테스트베드로, 캐주얼 캡처 3‑D 생성에 사용됩니다.
• 최첨단 성능 – 이전 최고 방법 대비 Chamfer 거리에서 2.7배 감소를 달성하여 실제 환경에서 형태 충실도가 크게 향상됨을 보여줍니다.

방법론

1. 데이터 획득 – 사용자가 핸드헬드 디바이스로 장면의 짧은 영상을 촬영합니다. 상용 시각‑관성 SLAM 시스템(예: ORB‑SLAM3)이 희소 포인트 클라우드와 카메라 포즈를 제공합니다. 3‑D 객체 검출기(예: Mask‑RCNN‑3D)가 각 객체의 3‑D 공간 영역을 분리합니다.
2. 멀티‑모달 컨디셔닝
   • 희소 기하: 검출된 바운딩 박스 안에 들어가는 SLAM 포인트가 대략적인 포인트 골격이 됩니다.
   • 다중 뷰 이미지: 추정된 포즈를 이용해 시스템이 해당 RGB 프레임을 잘라내어 모델에 여러 시점을 제공합니다.
   • 텍스트 캡션: 비전‑언어 모델(예: CLIP‑based captioner)이 짧은 설명(예: “빨간 나무 의자”)을 생성해 의미적 컨텍스트를 제공합니다.
3. Rectified‑Flow Transformer – 세 가지 모달리티를 각각 임베딩합니다(기하를 위한 point‑net, 이미지를 위한 CNN, 텍스트를 위한 transformer) 그리고 이를 하나의 토큰 시퀀스로 결합합니다. 트랜스포머는 rectified flow 목표로 학습되며, 조건부 입력으로부터 연속적인 확산‑유사 매핑을 학습해 밀집 포인트 클라우드로 변환한 뒤, 표준 표면 재구성 단계를 통해 메쉬로 변환합니다.
4. 견고성 트릭
   • 구성적 증강: 객체를 새로운 배경에 무작위로 붙이고, 포인트 밀도를 변형하며, 학습 중 이미지에 모션 블러를 시뮬레이션합니다.
   • 커리큘럼 학습: 깨끗하고 고립된 객체 데이터셋으로 시작한 뒤 점차 혼잡한 장면 데이터로 확대하여 모델이 난이도 증가에 적응하도록 합니다.
   • 배경 처리: 보조 마스크 예측기가 전경과 배경 포인트를 구분해 트랜스포머가 잡다한 SLAM 포인트에 혼동되지 않도록 합니다.

결과 및 발견

• Quantitative: ShapeR은 Chamfer distance를 2.7배 감소시키고 F‑score를 크게 향상시켜, 더 정밀한 기하 복원을 확인합니다.
• Qualitative: 시각적 예시에서는 얇은 다리, 반사 표면, 부분적으로 가려진 부분을 충실히 복원하는 모습을 보여줍니다. 이전 방법들은 이러한 부분을 매끄럽게 처리하거나 완전히 놓치는 경우가 많았습니다.
• Ablation: 어떤 모달리티라도 제거하면(예: 캡션을 빼는 경우) 성능이 약 15 % 감소하며, geometry + vision + language의 시너지 효과가 강조됩니다.
• Generalization: 새로운 “in‑the‑wild” 벤치마크에서 ShapeR은 실험실 테스트 성능의 80 % 이상을 유지하는 반면, 기존 베이스라인은 50 % 이하로 떨어집니다.

Practical Implications

• AR/VR 콘텐츠 제작 – 개발자는 사용자가 휴대폰으로 물체를 스캔하도록 하고, 즉시 메트릭 메쉬를 얻어 혼합 현실 씬에 배치할 수 있습니다. 비용이 많이 드는 턴테이블이나 LiDAR가 필요 없습니다.
• 로봇 인식 – 서비스 로봇은 실시간으로 조작 가능한 물체 데이터베이스를 구축하고, 생성된 메쉬를 활용해 그립 플래닝 및 충돌 검사를 수행할 수 있습니다.
• 이커머스 및 디지털 트윈 – 소매업체는 짧은 비디오 데모만으로 제품 모델을 생성하여 3‑D 카탈로그 제작 시간과 비용을 크게 절감할 수 있습니다.
• 엣지 배포 – 파이프라인이 이미 모바일 기기에 널리 사용되는 경량 SLAM 및 탐지 모듈에 의존하기 때문에, 무거운 연산(트랜스포머)은 보통 수준의 GPU나 최신 모바일‑AI 가속기에서도 약간의 지연 시간 조정만으로 실행할 수 있습니다.

제한 사항 및 향후 연구

• Sparse point dependence – 텍스처가 매우 낮은 장면에서는 SLAM 포인트가 충분히 생성되지 않아 거친 재구성이 발생합니다.
• Caption quality – 이 방법은 언어 모델이 정확한 객체 이름을 제공한다고 가정합니다; 모호하거나 오류가 있는 캡션은 형태 사전(shape prior)을 오도할 수 있습니다.
• Scale to large scenes – 현재 실험은 단일 객체에 초점을 맞추고 있으며, 다수의 상호작용 객체가 있는 전체 방을 재구성하도록 접근 방식을 확장하는 것은 아직 해결되지 않은 과제입니다.
• Real‑time constraints – 데스크톱 GPU에서 추론이 1초 미만이지만, 모바일 하드웨어에서 진정한 실시간 성능을 달성하려면 모델 프루닝이나 증류가 필요합니다.

저자들은 self‑supervised point densification, language grounding의 tighter integration, 그리고 hierarchical scene‑level generation을 다음 단계로 탐구할 것을 제안합니다.

저자

• Yawar Siddiqui
• Duncan Frost
• Samir Aroudj
• Armen Avetisyan
• Henry Howard-Jenkins
• Daniel DeTone
• Pierre Moulon
• Qirui Wu
• Zhengqin Li
• Julian Straub
• Richard Newcombe
• Jakob Engel

논문 정보

• arXiv ID: 2601.11514v1
• 카테고리: cs.CV, cs.LG
• 출판일: 2026년 1월 16일
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