360°パノラマ画像→3DGS変換技術 2025

2025-12-30 | Ayumu | 技術調査
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概要

2024-2025年にかけて、360度パノラマ画像から3D Gaussian Splatting(3DGS)を生成する技術が大きく進展した。 従来の3Dスキャンやフォトグラメトリと比べ、単一画像からリアルタイムでレンダリング可能な3D空間を生成できるようになった。

この技術が解決する課題

主要技術の比較

手法 入力 特徴 解像度
PanSplat 単一360°画像 フィードフォワード、フィボナッチ格子配置 4K対応
PanoDreamer 単一通常画像 段階的最適化、複数視点整合 -
DreamScene360 テキスト 拡散モデル→パノラマ→3DGS -
Splatter-360 複数360°画像 球面コスト体積、二重投影 CVPR 2025

PanSplat - 4K VR対応の最前線

PanSplat: 4K Panorama Synthesis with Feed-Forward Gaussian Splatting

PanSplatはVRアプリケーションに必要な4K(2048×4096)解像度を実現するフィードフォワード方式のフレームワーク。

キー技術

PanoDreamer - 通常画像から360°シーンへ

PanoDreamer: 3D Panorama Synthesis from a Single Image

PanoDreamerは通常の(非パノラマ)画像1枚から360°3Dシーンを生成する驚異的な手法。

処理フロー
  1. 単一入力画像からシーンを推測
  2. 3DGS表現を段階的に最適化
  3. 複合画像を参照としてコンテキスト整合性を維持
  4. 複数視点間での一貫性を確保

見えていない部分を「想像」して補完するAIの能力が活きている。

DreamScene360 - テキストから360°世界を生成

DreamScene360: Unconstrained Text-to-3D Scene Generation with Panoramic Gaussian Splatting

テキストプロンプトだけで完全な360°3Dシーンを生成。

処理フロー
  1. テキストプロンプトを入力
  2. 拡散モデルで360°パノラマ画像を生成
  3. 自己精製プロセスで最適な2D候補を選択
  4. 3D幾何学フィールドでPanoramic 3D Gaussiansを初期化
  5. セマンティック・幾何学対応でギャップを充填

プロジェクトページ →

EgoX - 客観動画→主観VR動画変換

番外編として、視点変換に関連する革新的な技術を紹介。

EgoX: Egocentric Video Generation from a Single Exocentric Video

三人称(客観/exocentric)動画から一人称(主観/egocentric)動画を生成する技術。

開発元

DAVIAN Robotics (KAIST AI, SNU) - 2024年12月公開

キー技術

GitHub →

応用シナリオ

VR/ARコンテンツ制作

360°カメラで撮影した場所を即座に探索可能な3D空間に変換。不動産のバーチャルツアー、観光地の没入型体験に活用できる。

アーカイブの3D化

既存の360°写真コレクションを3D化して再価値化。旅行写真、歴史的建造物の記録などをインタラクティブに。

ロボティクス

EgoXのような視点変換技術を使って、ロボットが人間の一人称視点での行動を学習・模倣。

まとめ

2025年の360°→3DGS技術

これらの技術により、3Dコンテンツ制作の民主化が加速している。

参考リンク

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