概要

ARTDECOは、学習済みの3D基礎プリオリ（例えば形状・深度・視覚的特徴の事前モデル）と、シーンを構造化して表現する手法を融合することで、単眼ビデオからの高品質な3D再構築を可能にする研究プロジェクトです。単一カメラの映像という情報不足な入力に対して、プリオリで幾何学的・見た目の制約を補強し、シーンをオブジェクトや平面などの構造単位で分解することで、より正確かつ汎用的な復元を実現します。プロジェクトは「オンザフライ」処理や計算効率にも配慮しており、ロボティクスやAR/VR、マッピングなど実世界適用を視野に入れています。

リポジトリの統計情報

• スター数: 14
• フォーク数: 0
• ウォッチャー数: 14
• コミット数: 8
• ファイル数: 3
• メインの言語: 未指定

主な特徴

• 単眼ビデオのみからの3D再構築を目標に、学習済みの3Dプリオリを活用する点。
• シーンを構造化（オブジェクト／レイアウト／平面など）して表現し、曖昧性を低減。
• オンザフライ性と計算効率を重視し、実世界応用を念頭に設計。
• 論文・プロジェクトサイトを中心に資料が整備されている（コードは最小構成のリポジトリ）。

技術的なポイント

ARTDECOが提示する中心的なアイデアは「強力な事前知識（foundation priors）をシーンの構造化表現でうまく使う」ことにあります。単眼ビデオからの再構築は本質的に視差や奥行きの不確定性を抱えるため、データ駆動で得た形状・深度・外観のプリオリを導入して解空間を制約することが重要です。構造化表現とは、シーンを単一のモノリシックなボリュームやサーフェスではなく、個別のオブジェクト、床や壁といった大域平面、あるいは階層化されたパーツに分割して扱うアプローチを指します。これにより、各要素に対して異なる表現（明確な幾何モデル、局所的なニューラルフィールド、テクスチャマップ等）や最適化戦略を適用でき、再構築精度と計算効率を両立できます。

また「オンザフライ」性を目指すために、バッチ最適化のみでなく逐次的な更新や軽量な推論パスが設計上重要になります。実装上はカメラポーズ推定（既存のSLAMやPnP等を利用）→プリオリによる初期幾何推定→構造単位ごとの最適化→統合・レンダリングというパイプラインが想定され、学習済みモデルはジオメトリや外観の正則化、視覚的一貫性の担保に使われます。評価面では多様な実世界シーンに対する汎化能力、単眼入力特有のスケール不確定性への対処、処理速度とメモリフットプリントのバランスが注目点です。

現状、このリポジトリ自体は論文・デモサイト・アセットを中心とした構成で、アルゴリズムの完全なコードベースは別途公開予定または補足資料に依存している可能性があります。したがって、研究アイデアや評価結果を追うには論文（arXiv）とプロジェクトサイトの参照が有用です。実装面での拡張としては、リアルタイムSLAMとの結合、学習済みプリオリの種類（深度ネットワーク、ジェネレーティブモデル、形状データベース等）の拡充、構造単位の自動分割精度向上などが考えられます。

プロジェクトの構成

主要なファイルとディレクトリ：

• .vscode: dir
• README.md: file
• assets: dir

まとめ

学術的に整備された単眼3D再構築の考え方を示す資料集で、実装は追って充実が期待されます。

リポジトリ情報：

• 名前: ARTDECO
• 説明: ARTDECO unifies 3D foundation priors with structured scene representations, enabling robust and generalizable 3D reconstruction of diverse real-world scenes using only monocular video.
• スター数: 14
• 言語: null
• URL: https://github.com/InternRobotics/ARTDECO
• オーナー: InternRobotics
• アバター: https://avatars.githubusercontent.com/u/127282590?v=4

READMEの抜粋：

ARTDECO: Towards Efficient and High-Fidelity On-the-Fly 3D Reconstruction with Structured Scene Representation

Guanghao Li*, Kerui Ren*, [Linning Xu](https://evene…