Aller au contenu principal
2025 conference-paper

AuraFusion360: Augmented Unseen Region Alignment for Reference-based 360° Unbounded Scene Inpainting

6Citations signalées, ce qui n’est pas une note de qualité
1Institutions déclarées
1Pays d’affiliation déclarés

Rattachement africain : tw. Niveau de preuve : code pays fourni par la source.

Le résumé fourni par la source

Three-dimensional scene inpainting is crucial for applications from virtual reality to architectural visualization, yet existing methods struggle with view consistency and geometric accuracy in 360° unbounded scenes. We present AuraFusion360, a novel reference-based method that enables high-quality object removal and hole filling in 3D scenes represented by Gaussian Splatting. Our approach introduces (1) depth-aware unseen mask generation for accurate occlusion identification, (2) Adaptive Guided Depth Diffusion, a zero-shot method for accurate initial point placement without requiring additional training, and (3) SDEdit-based detail enhancement for multi-view coherence. We also introduce 360-USID, the first comprehensive dataset for 360° unbounded scene inpainting with ground truth. Extensive experiments demonstrate that AuraFusion360 significantly outperforms existing methods, achieving superior perceptual quality while maintaining geometric accuracy across dramatic viewpoint changes.

Ce résumé expose les affirmations des auteurs. BNTIC ne l’interprète pas comme une validation indépendante des résultats.

Le contrôle bibliographique ouvert

DOI retrouvé dans Crossref DOI retrouvé ; titre concordant.

Titre Crossref
AuraFusion360: Augmented Unseen Region Alignment for Reference-based 360° Unbounded Scene Inpainting
Date Crossref
10/06/2025
Éditeur
IEEE
Type
proceedings-article

Ce recoupement confirme des métadonnées liées au DOI. Il ne confirme ni la méthode ni les conclusions de l’étude, et il ne compte pas comme une seconde source scientifique indépendante.

Où se fait cette recherche

  • National Yang Ming Chiao Tung University pays non établi dans la notice
    Université ou école supérieure
  • NVIDIA pays non établi dans la notice
    Institution

National Yang Ming Chiao Tung University et NVIDIA.

Une affiliation ne permet pas de déduire la nationalité d’un auteur.

Les sujets associés

Generative Adversarial Networks and Image Synthesis3D Shape Modeling and AnalysisAdvanced Vision and Imaging

BNTIC News n’est pas le producteur de ces données. Les publications sont interrogées à la demande dans Crossref, OpenAIRE, DOAJ, Europe PMC, HAL, DataCite, AfricArXiv, ROR et la Banque mondiale, sans clé d’accès. OpenAlex reste optionnel. Aucun service payant n’est nécessaire et aucune donnée externe n’est enregistrée en base. Consulter les sources et leurs limites.