超高速運動ブレード画像から 3D 形状の復元

arXiv:2602.07860v1 発表タイプ: 新しい 要約: 我々は、超高速の運動ブレード画像から 3D 形状の復元という問題を検討する。従来の静的画像からの 3D 再建は広く研究されているが、極端な運動ブレードの画像から幾何学を復元することは依然として困難である。此类シナリオは、スポーツにおける高速移動の物体（例：ボール）や回転する機械といった自然環境および産業環境の両方で頻繁に起こる。ここでは、我々は超高速運動ブレード画像からの形状復元のための新しい逆レンダリングアプローチを提案する。従来のレンダリング技術は通常、複数のフレームに沿って平均を合成することでブレードを合成するが、我々は重心的重みの反復計算における主要な計算上のボトルネックを識別する。これに対処するため、我々は高速な重心的座標ソルバーを提案し、計算オーバーヘッドを大幅に削減し、最高 4.57 倍の速度向上を実現した。これにより、高速運動の効率的かつ光学的に実写のようなシミュレーションが可能になった。また、我々の手法は完全微分可能であり、レンダリングされた画像を通じて勾配が下流にある 3D 形状に伝達され、逆レンダリングを通じた形状復元を可能にする。我々は、高速移動と回転の 2 つの代表的な運動タイプで我々のアプローチを検証した。実験の結果は、我々の手法が前進シミュレーションにおいて超高速移動の物体を効率的かつ現実的にモデル化することを示している。さらに、我々は極端な移動と回転運動の物体の 2D イメージから 3D 形状を成功的に復元し、ビジョンベースの 3D 再建の境界を前進させた。プロジェクトページ：https://maxmilite.github.io/rec-from-ultrafast-blur/

arXiv:2602.07860v1 Announce Type: new Abstract: We consider the problem of 3D shape recovery from ultra-fast motion-blurred images. While 3D reconstruction from static images has been extensively studied, recovering geometry from extreme motion-blurred images remains challenging. Such scenarios frequently occur in both natural and industrial settings, such as fast-moving objects in sports (e.g., balls) or rotating machinery, where rapid motion distorts object appearance and makes traditional 3D reconstruction techniques like Multi-View Stereo (MVS) ineffective. In this paper, we propose a novel inverse rendering approach for shape recovery from ultra-fast motion-blurred images. While conventional rendering techniques typically synthesize blur by averaging across multiple frames, we identify a major computational bottleneck in the repeated computation of barycentric weights. To address this, we propose a fast barycentric coordinate solver, which significantly reduces computational overhead and achieves a speedup of up to 4.57x, enabling efficient and photorealistic simulation of high-speed motion. Crucially, our method is fully differentiable, allowing gradients to propagate from rendered images to the underlying 3D shape, thereby facilitating shape recovery through inverse rendering. We validate our approach on two representative motion types: rapid translation and rotation. Experimental results demonstrate that our method enables efficient and realistic modeling of ultra-fast moving objects in the forward simulation. Moreover, it successfully recovers 3D shapes from 2D imagery of objects undergoing extreme translational and rotational motion, advancing the boundaries of vision-based 3D reconstruction. Project page: https://maxmilite.github.io/rec-from-ultrafast-blur/