上海科技大学、3Dモデル生成AI「Rodin」のDeemos社、華中科技大学の研究チームは5月5日（月）、1枚のRGB画像から3Dシーンを再構築する手法「CAST: Component-Aligned 3D Scene Reconstruction from an RGB Image」を発表した。Rodin次期バージョンへの搭載を予定している。

写真や画像から3Dシーンを再構築する従来の技術では、オブジェクトの浮遊や貫通、非現実感などといった課題があったが、CASTではシーン内のオブジェクト同士の自然な関係を再現できる点が特徴となる。

CASTではまず、入力画像からシーン内の「椅子」や「机」などのオブジェクトと場所を特定し、各オブジェクトに対して2D分割（セグメンテーション）と相対的な深度情報抽出を行う。

続いて、GPTベースのモデルを利用してオブジェクト間の空間的関係を分析し、オクルージョン（隠れた部分のジオメトリ）認識型の大規模3D生成モデルを活用して、各オブジェクトの完全なジオメトリを生成する。

最後に、物理認識補正プロセスにより常識や物理法則に沿って調整を施し、空間的・物理的な一貫性を確保する。

■CAST: Component-Aligned 3D Scene Reconstruction from an RGB Image（プロジェクトページ、英語）
https://sites.google.com/view/cast4

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