LangScene-X：一般化可能な3D言語埋め込みシーンの再構築技術

概要

LangScene-Xは、3D空間における言語情報の埋め込みとそのシーンの再構築を目的とした研究プロジェクトです。本リポジトリでは、TriMapビデオ拡散モデルという新しい生成モデルを活用し、動画データを元に多様な環境下での3Dシーンを言語と紐付けて再現可能な技術を提供しています。従来の3D再構築手法が持つ一般化性能の課題を克服し、言語によるシーン理解や編集を現実的に実現することを目指しています。Pythonで実装されており、関連する自動セグメンテーションや動画補間の補助モジュールも含まれています。

リポジトリの統計情報

スター数: 13
フォーク数: 0
ウォッチャー数: 13
コミット数: 30
ファイル数: 15
メインの言語: Python

主な特徴

TriMapビデオ拡散モデルを用いた3Dシーンの言語埋め込み再構築を実現
動画ベースの映像情報処理により、シーンの時間的・空間的連続性を高精度に捉える
自動セグメンテーションモジュールで効率的なシーン解析をサポート
Python実装により拡張性が高く、研究開発への応用が容易

技術的なポイント

LangScene-Xの最大の技術的特徴は、TriMapという新しいビデオ拡散モデルを3Dシーン再構築に応用した点にあります。従来の3D再構築技術は、主に静止画や単一視点からの情報に依存することが多く、異なる環境や視点に対する一般化能力に限界がありました。本リポジトリでは、動画データの時間的連続性を活用し、フレーム間の情報を効果的に補完・拡散処理することで、より頑健な3Dシーンの生成を実現しています。

TriMapビデオ拡散モデルは、ノイズ除去過程において三次元のマッピング情報を活用し、フレーム毎の空間的特徴と動画全体の時間的特徴を統合しています。この拡散過程により、言語埋め込みされた3Dシーンの再構築が可能となり、単に映像の復元だけでなく、シーン内のオブジェクトや環境の意味的な理解・表現も高精度で行えます。

また、言語情報の統合により、ユーザが自然言語でシーンの内容を指定・操作することが可能となるため、インタラクティブな3Dコンテンツ生成や編集に適しています。自動セグメンテーション機能は、シーン内の対象物を効率的に抽出し、言語記述との対応付けを補助します。これにより、複雑な環境下でも安定した解析性能を維持します。

Pythonによる実装は、研究者が独自の拡張や実験を行いやすい設計となっており、ディレクトリ構造も自動セグメンテーションや動画補間モジュールなど役割ごとに整理されています。これらの補助モジュールによって、動画の滑らかな補間や継続的な特徴抽出が実現され、より高品質な3Dシーン再構築を支えています。

総じてLangScene-Xは、3D視覚と言語処理を融合させた新領域の研究基盤として、将来的なAR/VRコンテンツの生成、ロボティクスにおける環境認識、映画やゲームの映像制作など多様な応用可能性を秘めています。

プロジェクトの構成

主要なファイルとディレクトリ：

.gitignore: Git管理除外設定ファイル
README.md: プロジェクト概要や使用方法の説明
assets: アセットや画像ファイルを格納
auto-seg: 自動セグメンテーション関連のコード群
cogvideox_interpolation: 動画補間アルゴリズムを実装したディレクトリ
config.py: モデルや実験設定のパラメータ定義
datasets.py: データセットの読み込み・前処理モジュール
model.py: TriMapビデオ拡散モデルのコア実装
train.py: モデル学習用スクリプト
infer.py: 推論実行用スクリプト
utils.py: 補助関数群
requirements.txt: 必要なPythonパッケージ一覧
scripts/: 実験や前処理に用いるユーティリティスクリプト群

まとめ

TriMap拡散モデルによる言語融合3D再構築の最先端技術を提供。

リポジトリ情報：

名前: LangScene-X
説明: [ICCV 2025] LangScene-X: Reconstruct Generalizable 3D Language-Embedded Scenes with TriMap Video Diffusion
スター数: 13
言語: Python
URL: https://github.com/liuff19/LangScene-X
オーナー: liuff19
アバター: https://avatars.githubusercontent.com/u/66865882?v=4