[논문리뷰] Track, Inpaint, Resplat: Subject-driven 3D and 4D Generation with Progressive Texture Infilling

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저자: Shuhong Zheng, Ashkan Mirzaei, Igor Gilitschenski

핵심 연구 목표

기존 3D/4D 생성 모델들은 주로 사실성, 효율성, 미학에 초점을 맞추어 개발되었으나, 다양한 시점에서 대상의 의미론적 정체성(semantic identity)을 보존 하는 데 한계를 보였습니다. 본 논문은 초기 3D 에셋이 주어졌을 때, 주관적으로 일관된 정체성을 유지 하면서 누락된 영역의 텍스처를 점진적으로 채워 넣는 주체-기반 3D/4D 생성 문제 해결을 목표로 합니다.

핵심 방법론

본 연구는 TIRE(Track, Inpaint, REsplat) 라는 3단계 파이프라인을 제안합니다. Track 단계에서는 CoTracker 를 사용하여 카메라 움직임을 기준으로 누락된 영역을 식별합니다. Inpaint 단계에서는 초기 3D 에셋의 렌더링된 다중 시점 이미지에 대해 LoRA로 미세 조정된 Stable Diffusion 기반의 주체-기반 2D 인페인팅 모델 을 사용하여 식별된 영역을 점진적으로 채워 나갑니다. 마지막으로 REsplat 단계에서는 수정된 2D 관측값을 다중 시점 확산 모델(Wonder3D/ImageDream) 을 통해 3D Gaussian 으로 역투영하여 다중 시점 일관성 을 유지합니다.

주요 결과

본 연구의 TIRE 는 L4GM, STAG4D, Customize-It-3D 등 최신 모델 대비 정체성 보존 측면에서 우수한 성능 을 보였습니다. 특히 VLM 기반 정량적 평가 에서 평균 1.854점 을 기록하여 다른 baseline 모델들을 능가했으며, 사용자 연구에서는 10점 만점에 6.37점 으로 가장 높은 주관적 선호도를 얻었습니다. DINO 유사성 지표에서는 0.5665/0.5815 를 달성하여 L4GM보다 우수했으나, Customize-It-3D가 정성적 한계에도 불구하고 더 높은 수치를 기록하는 등, 기존 정량 지표의 한계점도 제시했습니다.

AI 실무자를 위한 시사점

TIRE는 기존 3D/4D 생성 모델의 결과물에 주체 정체성 보존 기능을 추가할 수 있는 범용적인 플러그인 솔루션 을 제공합니다. 이는 2D 비디오 트래킹 및 인페인팅 도구를 활용하여 3D/4D 에셋의 텍스처를 개선하는 새로운 접근 방식을 제시합니다. 다만, 현재 단일 NVIDIA A100 GPU 기준 약 100분 의 학습 시간이 소요되어 효율성 측면에서는 추가적인 개선 이 필요하며, 실시간 또는 대규모 배치 처리에는 제약이 있을 수 있습니다.

⚠️ 알림: 이 리뷰는 AI로 작성되었습니다.