이미지로 초고해상도 3D 메시 복원, 장면 크기 제약 없이

핵심 요약

• 여러 각도 이미지로부터 장면 최적화 과정 없이 고품질 3D 메시를 복원하는 T3lescope 모델을 제시한다.
• 기존 최적화 기반 방법은 관찰이 부족하거나 표면이 광택·투명할 때 3D 사전지식이 부족해 실패한다.
• 생성 기반 방법은 3D 사전지식으로 미관찰 영역을 채우지만 고정된 해상도와 제한된 공간 범위에서만 작동한다.
• 큰 장면을 처리하려면 겹치는 영역을 독립적으로 나누어 처리해야 해 전역 기하 일관성 유지가 어렵다.
• T3lescope은 단일 고정해상도 생성기를 추론 시점에 다단계 계층으로 적용한다.
• 초기 단계에서 장면 배치를 확립하고, 더 세밀한 단계에서 점진적으로 작은 공간 셀 내에서 기하를 수정·노이즈 제거해 표면 세부사항을 복원한다.
• 모델은 여러 크기의 개별 셀로 학습되며 모든 단계에서 가중치를 공유하므로 학습 중 고정 계층 구조가 없고 추론 시점에 단계 수·셀 크기·셀 위치를 결정한다.
• 실내·실외·도시 규모 장면에서 기존 피드포워드 및 생성 기반선과 비교해 성능이 우수하며 장면별 최적화와 동등하거나 초과한다.
• 미세 구조와 광택·투명 표면도 복원하며 다양한 장면·관찰 각도 수·이미지 해상도에 걸쳐 일반화된다.