要旨: 私たちは、ロボットによる操作のシミュレーションのために高い忠実度と低コストを両立する3Dシーンを提供する、フィードフォワード型のガウススプラッティングパイプラインであるGenie Sim PanoReconを提示します。パノラマ入力は、重なりのない6枚のキューブマップ面に分解され、並列に処理され、その後シームレスに再構成されます。ビュー間で幾何学的整合性を保証するために、深度に応じた融合戦略を考案するとともに、学習不要の深度インジェクションモジュールを組み合わせます。これにより、単眼のフィードフォワードネットワークが首尾一貫した3Dガウシアンを生成するよう導きます。システム全体は数秒でフォトリアルなシーンを再構成でき、操作タスク向けのスケーラブルな背景を提供するために、Genie Sim（実体のある合成データの生成と評価のための、LLM駆動シミュレーションプラットフォーム）に統合されています。コードの詳細については、こちらを参照してください: https://github.com/AgibotTech/genie_sim/tree/main/source/geniesim_world.
Genie Sim PanoRecon：単一視点パノラマからの高速で没入感のあるシーン生成
arXiv cs.RO / 2026/4/9
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要点
- Genie Sim PanoReconは、単一視点パノラマから高精細な3Dシーンを復元し、ロボットによる操作シミュレーションに利用するための、フィードフォワード型のガウススプラッティング・パイプラインとして紹介されます。
- この手法はパノラマを6つのキューブマップ面に分割し、並列に処理したうえで、視点間の幾何学的整合性を保ちながら再組み立てます。
- 深度を考慮した融合戦略に加えて、トレーニング不要の深度インジェクション・モジュールを用いて、単眼のフィードフォワード・ネットワークを一貫した3Dガウス出力へ導きます。
- このパイプラインは数秒でフォトリアルな3Dシーンを生成でき、生成合成データとタスク評価のためのLLM駆動プラットフォームであるGenie Simに統合されています。
